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龙图腾网获悉渤海大学申请的专利一种最优化机器学习势函数训练集的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：CN119479843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202411540448.2，技术领域涉及：G16C10/00；该发明授权一种最优化机器学习势函数训练集的方法是由董海宽;刘宇奇;樊哲勇设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种最优化机器学习势函数训练集的方法在说明书摘要公布了：本发明属于力场开发技术领域，提供了一种最优化机器学习势函数训练集的方法，包括：机器学习势函数构建、分子动力学模拟、构型数据计算、数据预处理、原子平均能量计算、概率分布计算、整体构型采样数量确定、区间划分和构型计算、构型标记和笛卡尔距离描述符计算以及最远点采样。本发明通过融合波尔兹曼能量分布理论与最远点抽样技术，解决了传统数据采样技术效果较差的问题，实现了对数据集中最具代表性的、信息量最为丰富的子集的自动识别和提取，提高了数据采集的速度和可靠性。

本发明授权一种最优化机器学习势函数训练集的方法在权利要求书中公布了：1.一种最优化机器学习势函数训练集的方法，其特征在于，包括： 构建机器学习势函数； 利用所述机器学习势函数进行分子动力学模拟，得到原始数据库；原始数据库指的是使用分子动力学模拟来获得各种的拉伸与压缩模型得到构型，具体包括：对盒子进行放大或缩小一定的比例从而探索分子在不同密度和压力条件下的构型亦或者对所有的原子的位置进行一定的微扰，从而模拟分子在经过多次分子动力学演化后可能达到的构型； 利用第一性原理软件对所述原始数据库进行单点能计算，得到构型数据；构型数据指的是构型的能量、力、位力信息； 对所述构型进行目标参数分析和数据剔除，得到预处理数据；所述目标参数分析包括：能量分析、力分析以及位力分布分析；分析构型的能量、力和位力分布情况，通过观察这些物理量的分布，识别出能量或力异常高的构型，基于专业知识和经验，对不合理的构型进行筛选，并将它们删除； 对所述预处理数据进行原子平均能量计算，得到原子平均能量数据； 利用玻尔兹曼能量分布对所述原子平均能量数据进行概率分布计算，得到概率分布数据； 根据所述概率分布数据确定整体构型采样数量； 对所述原子平均能量数据进行区间划分，得到若干个能量区间，并根据所述概率分布数据和整体构型采样数量对每个所述能量区间的所述原子平均能量数据进行构型计算，得到区间内构型采样数量； 根据所述区间内构型采样数量对不同所述能量区间内的构型进行标记，并利用最远点抽样技术对不同所述能量区间内构型的笛卡尔距离描述符进行计算，得到差异性数据； 根据所述差异性数据，利用最远点采样方法，选择每个所述能量区间内所述笛卡尔距离描述符距离最大的构型，得到训练集，并将每个所述能量区间内除所述训练集外的构型整合为测试集。

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