北京大学深圳研究生院陈姿君获国家专利权
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龙图腾网获悉北京大学深圳研究生院申请的专利分子图生成方法、设备、存储介质及程序产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121215103B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511758390.3，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权分子图生成方法、设备、存储介质及程序产品是由陈姿君;田永鸿;王豫;吕刘正浩;袁粒设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本分子图生成方法、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种分子图生成方法、设备、存储介质及程序产品，涉及分子图处理技术领域，包括：通过图生成模型对输入的噪声图进行预测，确定噪声图的概率邻接矩阵；分别对概率邻接矩阵和原始分子图的原始邻接矩阵进行多次幂运算，得到多个噪声图的第一高阶邻接矩阵和原始分子图的第二高阶邻接矩阵；根据各第一高阶邻接矩阵和各第二高阶邻接矩阵，构建目标损失函数；根据反向传播算法和目标损失函数，更新图生成模型，并执行通过图生成模型对输入的噪声图进行预测的步骤，直至目标损失函数收敛，得到训练后的图生成模型。本申请通过从局部到全局的结构一致性学习，提升了模型生成的分子结构的合理性。
本发明授权分子图生成方法、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种分子图生成方法，其特征在于，所述分子图生成方法包括： 通过图生成模型对输入的噪声图进行预测，确定所述噪声图的概率邻接矩阵，其中，所述噪声图通过对原始分子图进行噪声注入得到； 分别对所述概率邻接矩阵和所述原始分子图的原始邻接矩阵进行多次幂运算，得到多个所述噪声图的第一高阶邻接矩阵和所述原始分子图的第二高阶邻接矩阵； 根据各所述第一高阶邻接矩阵和各所述第二高阶邻接矩阵，构建目标损失函数； 根据反向传播算法和所述目标损失函数，更新所述图生成模型，并执行所述通过图生成模型对输入的噪声图进行预测的步骤，直至所述目标损失函数收敛，得到训练后的图生成模型。
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