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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115831266A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211614343.8
申请日：2022-12-15
Applicant: 中国科学院山西煤炭化学研究所 , 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的化学反应网络预测方法及预测系统，属于化学反映网络技术领域。该方法包括：S100：获取化学反应网络图像；S200：在化学反应网络图像中选取节点特征以及边特征；S300：将节点特征以及边特征生成特征数据集；S400：构建神经网络模型，并根据特征数据集对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；S500：根据训练好的神经网络模型对节点及化学反应网络图像整体进行预测，输出预测结果。本发明能够更加准确高效地给出安全性及环保性预测结果。
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公开(公告)号：CN119541735A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411681215.4
申请日：2024-11-22
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种材料元素重要性排序方法及系统，涉及材料科学与机器学习交叉技术领域，包括：获取不同元素含量占比下的材料电流密度和能量密度组合数据集；通过预测模型扩充组合数据集；对扩充数据集进行筛选，得到最优数据集；对不同元素进行多重共线性分析；基于多重共线性分析结果对最优数据集进行相关性系数评估，得到材料元素重要性排序结果。本发明通过综合评估能量密度和充放电速率性能，研究者能够更精准地选择正极材料，从而显著提高液态金属电池的整体性能。
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公开(公告)号：CN114678075A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210302098.0
申请日：2022-03-24
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本公开提供一种基于分子结构信息获取分子表示数据的方法，包括：对于组成分子的各个原子，获取单个原子外层的各个电子轨道结构数据，并生成基于波函数表示的各个电子轨道结构数据，将波函数表示的各个电子轨道结构数据作为原子结构数据；在组成分子的单个原子的体素空间内，将基于波函数表示的各个电子轨道结构数据进行组合，形成基于波函数的原子卷积核；在组成分子的所有原子的整个体素空间内，对构成分子的各个原子，通过各个原子对应的基于波函数的原子卷积核进行卷积操作，分子的各个原子经对应的基于波函数的原子卷积核卷积操作后，生成基于体素的可视化分子表示数据。本公开还提供了一种分子属性获取方法。
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公开(公告)号：CN119541734A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411680564.4
申请日：2024-11-22
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种数据保真度评价方法及系统，涉及材料科学与机器学习交叉领域，其中方法包括以下步骤：获取多保真度数据集，采用多保真度数据集中数据量最小的数据集所包含的数据量；构建并改进预测模型，并利用改进后的预测模型对数据集进行不确定性量化，得到预测结果；对所述预测结果进行排序及分析，完成数据保真度评价。本申请仅通过修改预测模型本身的损失函数就能够达到预测不确定性的效果，同时，损失函数的修改是非常灵活且便捷的，使用者可以根据自身需求对其进行改变，这也提高了该发明应用的可能性及便利性。
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公开(公告)号：CN114678075B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210302098.0
申请日：2022-03-24
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本公开提供一种基于分子结构信息获取分子表示数据的方法，包括：对于组成分子的各个原子，获取单个原子外层的各个电子轨道结构数据，并生成基于波函数表示的各个电子轨道结构数据，将波函数表示的各个电子轨道结构数据作为原子结构数据；在组成分子的单个原子的体素空间内，将基于波函数表示的各个电子轨道结构数据进行组合，形成基于波函数的原子卷积核；在组成分子的所有原子的整个体素空间内，对构成分子的各个原子，通过各个原子对应的基于波函数的原子卷积核进行卷积操作，分子的各个原子经对应的基于波函数的原子卷积核卷积操作后，生成基于体素的可视化分子表示数据。本公开还提供了一种分子属性获取方法。
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