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龙图腾网恭喜西安慧算智能科技有限公司申请的专利基于混合势能深度学习模型的晶体结构预测方法及系统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：CN119889499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510362400.5，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权基于混合势能深度学习模型的晶体结构预测方法及系统是由何朝政;刘沛然;肖秦琨;付玲设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合势能深度学习模型的晶体结构预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于混合势能深度学习模型的晶体结构预测方法及系统，涉及材料结构领域，包括输入需预测材料的基础信息，获得合理性评估结果后获得各晶体结构的结构特征值；对各晶体结构原子间的局部环境进行对应的特征学习，输出各晶体结构的初步能量；得到需预测材料的各稳定晶体结构，计算原子间的短程相互作用信息，处理得到各稳定晶体结构的经验势。本发明通过结合深度学习模型MEGNet与Buckingham势，精确描述原子间的局部结构和相互作用，从而显著提高晶体结构能量预测的精度。优化了晶体结构的搜索过程，避免了可能陷入的局部极小值问题，确保了找到全局最优或接近最优的稳定结构。

本发明授权基于混合势能深度学习模型的晶体结构预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于混合势能深度学习模型的晶体结构预测方法，其特征在于，包括：在结构预测平台输入需预测材料的基础信息，生成需预测材料的基础信息特征值并进行合理性评估，获得合理性评估结果后基于需预测材料的基础信息特征值从结构预测平台中调取符合需预测材料的各晶体结构数据集合并获得各晶体结构的结构特征值；基于各晶体结构的结构特征值，对各晶体结构原子间的局部环境进行对应的特征学习，输出各晶体结构的初步能量，记为各晶体结构的神经网络势，并分析处理得到各晶体结构的神经网络势评估结果；基于各晶体结构的神经网络势评估结果，筛分得到需预测材料的各稳定晶体结构，并计算各稳定晶体结构的原子间的短程相互作用信息，通过累加处理得到各稳定晶体结构的经验势；将各稳定晶体结构的神经网络势和经验势进行综合分析处理获得各稳定晶体结构的总能量势，并导入优化算法中进行迭代更新，输出总能量势最低的稳定晶体结构为需预测材料的目标晶体结构；所述对各晶体结构原子间的局部环境进行对应的特征学习，具体包括：基于各晶体结构的结构特征值，与结构预测平台中预存的各结构特征值区间对应的局部分割比例进行映射匹配，获得各晶体结构的局部分割比例；基于各晶体结构的局部分割比例对各晶体结构进行相对应的局部分割，获得各晶体结构的各局部环境；将各晶体结构转化为图结构输入MEGNet模型，并将各晶体结构的各原子记为各节点，获得各晶体结构的各节点的局部环境相互作用信息和整体环境相互作用信息，通过消息传递机制对各节点进行逐层更新，输出各晶体结构的各节点的特征表示向量；将各节点之间的相互作用记为边向量，基于各边向量连接的两个节点的特征表示向量，通过图卷积层进行迭代更新，输出各晶体结构的各边的特征表示向量；所述计算各稳定晶体结构的原子间的短程相互作用信息，通过累加处理得到各稳定晶体结构的经验势，具体包括：统计各稳定晶体结构的各原子坐标，分析处理得到各原子之间的空间距离，利用Buckingham势模型计算各稳定晶体结构的原子间的短程相互作用信息，累加各原子对的短程相互作用信息并将结果记为各稳定晶体结构的经验势。

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