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龙图腾网获悉北京天工智材科技有限公司申请的专利一种面向多类别材料的人工智能分级分类-回归组合预测方法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：CN121171399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511269720.2，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种面向多类别材料的人工智能分级分类-回归组合预测方法是由李文爽设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多类别材料的人工智能分级分类-回归组合预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向多类别材料的人工智能分级分类‑回归组合预测方法，属于材料信息学与人工智能技术领域。该方法通过获取材料化学组成及晶体结构信息的历史样本数据集，基于等宽原则将带隙值划分为多个区间，生成区间标签。通过提取关键特征并训练SVM分类模型预测带隙区间，再利用多层神经网络回归模型进行带隙值预测。若最高置信度高于阈值，直接调用对应区间的多层神经网络回归模型；若低于阈值，则多区间并行回归并加权融合预测。本发明采用上述的一种面向多类别材料的人工智能分级分类‑回归组合预测方法，能够有效提升带隙预测的精度与鲁棒性，尤其在高、低带隙样本分布不均衡时表现突出，为材料带隙预测提供精准可靠的解决方案。

本发明授权一种面向多类别材料的人工智能分级分类-回归组合预测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向多类别材料的人工智能分级分类-回归组合预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取包含材料化学组成及晶体结构信息的历史样本数据集，基于等宽原则将带隙值划分为多个不重叠的区间，并为每个样本生成对应的区间标签； 材料化学组成包括化学式、元素种类及原子比例，晶体结构信息包括晶格常数、体积、空间群号、对称性参数及配位数； 步骤S2、从化学组成及晶体结构信息中提取元素属性统计特征和晶体几何特征，剔除冗余特征后得到关键特征集； 步骤S3、基于关键特征集和对应的区间标签训练SVM分类模型，预测待测样本的带隙区间，并输出类别标签和各区间的置信度； 步骤S4、将历史样本数据集按区间标签划分为多个子集，为每个区间子集独立训练一个多层神经网络回归模型； 多层神经网络模型的结构为：输入层、隐藏层1、隐藏层2、隐藏层3及输出层；其中，隐藏层1包含128个神经元，隐藏层2包含64个神经元，隐藏层3包含32个神经元，隐藏层均采用ReLU激活函数，输出层包含1个神经元并采用线性激活函数；多层神经网络模型训练时的损失函数为均方误差，优化器为Adam，学习率设置为0.001，批量大小设置为128，最大迭代次数设置为5000次； 步骤S5、对于待预测样本，调用分类模型得到其带隙区间及置信度；若最高置信度高于预设阈值，则调用该带隙区间的多层神经网络回归模型输出预测值；若最高置信度低于预设阈值，进行多区间并行回归，并根据各带隙区间的置信度进行加权融合； 步骤S6、将预测过程中产生的误分类样本或回归误差超过设定阈值的样本加入训练集，重新训练SVM分类模型-多层神经网络回归模型。

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