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申请/专利权人：北京科技大学
摘要：本发明涉及材料性能预测领域，提供了一种大语言模型辅助定量预测设计新材料的方法及系统，所述方法包括：S1收集文献，预处理得到预处理语料；S2训练分词器；S3训练大语言模型；S4获得工艺特征编码；S5获得成分特征编码；S6构建并训练神经网络预测模型；S7新材料性能预测。所述系统包括语料预处理模块、分词器训练模块、大语言模型训练模块、工艺特征编码模块、成分特征编码模块、神经网络预测模型训练模块及材料性能预测模块。本发明突破了传统机器学习方法在材料制备工艺路线表示上面临的结构化对齐和高维稀疏等难题，在兼顾工艺路线的灵活表示同时，确保材料性能的定量精准预测，为新材料设计和工艺优化提供了可靠的工具和途径。
主权项：1.一种大语言模型辅助定量预测设计新材料的方法，其特征在于，所述方法包括：S1、收集材料领域相关文献，对所述文献的语料进行预处理，得到预处理语料；S2、基于步骤S1的得到的所述预处理语料，训练分词器；S3、基于步骤S2训练得到的分词器及步骤S1得到的所述预处理语料，训练大语言模型；S4、利用训练完成的所述分词器和所述大语言模型，获得工艺特征编码；S5、利用训练完成的所述分词器和所述大语言模型，获得成分特征编码；S6、构建神经网络预测模型，对于所述预处理语料，经过步骤S4、S5，分别获得现有材料的工艺特征编码和成分特征编码，以之作为输入对所述神经网络预测模型进行训练；S7、对待测新材料，经过步骤S4、S5，分别获得待测新材料的工艺特征编码和成分特征编码，以之作为训练完成的神经网络预测模型的输入，得到待测新材料的预测性能；步骤S4、S5无先后顺序。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京科技大学 大语言模型辅助定量预测设计新材料的方法及系统
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