公开(公告)号：CN116665809A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310580976.X

申请日：2023-05-22

Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心 ,  北京交通大学

Inventor： 王宗国 ,  奉天羽 ,  王彦棡 ,  熊菲 ,  陈子逸

IPC: G16C20/70 ,  G16C60/00 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的材料性质预测方法、系统及设备，属于材料预测和分析领域。该方法包括：获取材料的晶体结构；对晶体结构进行编码初始化及标准化处理，得到对应原子的图网络；构建结构特征预测模型，并确定结构特征预测模型的网络超参信息，及设置结构特征预测模型的网络评估算法、激活函数、优化器；基于网络超参信息及网络评估算法、激活函数、优化器对结构特征预测模型进行训练与优化处理；将待预测材料数据输入至进行训练与优化处理后的结构特征预测模型，输出材料性质预测结果。本发明可实现材料结构的准确表征，最终提高模型的预测精度。