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龙图腾网获悉中国科学院山西煤炭化学研究所申请的专利基于机器学习的固体物质表面性质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：CN116070499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202111301350.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机器学习的固体物质表面性质预测方法及系统是由温晓东;马欢;郭文平;焦悦悦设计研发完成，并于2021-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的固体物质表面性质预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于机器学习的固体物质表面性质预测方法及系统，包括：将固体物质各晶面所有终结结构划分为第一结构和第二结构，计算得到该第一结构的第一计算表面能函数，作为训练集，训练机器学习模型；通过该预测模型获得该第二结构中的第二预测稳定结构，计算得到第二计算表面能函数，根据所有计算表面能函数确定第一计算稳定结构；将第二预测稳定结构移入第一结构，再经上述步骤得到第二计算稳定结构，若其与第一计算稳定结构相同，则为该固体物质在目标化学势下的稳定终结结构；以该稳定终结结构和对应计算表面能函数，获得该固体物质的晶体形貌。还提出一种固体物质表面性质预测系统，以及一种用于固体物质表面性质预测的数据处理装置。

本发明授权基于机器学习的固体物质表面性质预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的固体物质表面性质预测方法，其特征在于，包括： 初始化步骤，将固体物质各晶胞表面划分为第一表面或第二表面，将该第一表面所有的可能表面终结结构标记为第一结构，将该第二表面所有的可能表面终结结构标记为第二结构； 模型训练步骤，对该第一结构进行密度泛函理论计算获取第一计算表面能函数，以该第一计算表面能函数和该第一结构的结构特征构建为训练数据集，训练机器学习模型得到表面结构预测模型； 稳定结构获取步骤，以该表面结构预测模型预测该第二结构的预测表面能函数，根据该第一计算表面能函数和该预测表面能函数将该第二结构分别标记为第二预测稳定结构和第二预测不稳定结构，对该第二预测稳定结构进行密度泛函理论计算获取第二计算表面能函数，根据该第一计算表面能函数和该第二计算表面能函数确定稳定表面结构，将其作为该固体物质的计算稳定结构； 迭代步骤，将该第二预测稳定结构标记为第一结构，依次调用该模型训练步骤和该稳定结构获取步骤进行迭代操作，直到当前轮操作获得的计算稳定结构与上一轮获得的计算稳定结构完全相同，以当前轮获得的计算稳定结构为该固体物质的稳定表面终结结构； 形貌预测步骤，以该稳定表面终结结构和该稳定表面终结结构的计算表面能函数，获得该固体物质的晶体形貌。

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