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龙图腾网获悉河南大学申请的专利基于拓扑机器学习的有机化学合成智能分析方法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：CN115910225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202211425974.5，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权基于拓扑机器学习的有机化学合成智能分析方法是由李谦;郭艳慧;王岩;彭李超;杨晓慧设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于拓扑机器学习的有机化学合成智能分析方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于拓扑机器学习的有机化学合成智能分析方法，包括：拓扑特征的获取：通过拓扑数据分析对三维结构描述符进行拓扑不变量的提取，获取拓扑特征，并将三维结构描述符与拓扑特征级联；智能预测：通过LightGBM算法对级联后的特征进行训练和预测，利用网格搜索法获取LightGBM算法的最佳参数以得到LightGBM模型，并利用LightGBM模型预测化学反应产率；产率和反应条件的相关性分析：根据化学反应产率利用拓扑数据分析对级联后的特征进行聚类分析，挖掘出产率和反应条件之间的关系。本发明能自动且高效的对有机化学反应产率进行智能预测，能深层次挖掘产率和反应条件之间的内在关系，为用户提供可靠的决策信息，加速了化学研发过程。

本发明授权基于拓扑机器学习的有机化学合成智能分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于拓扑机器学习的有机化学合成智能分析方法，其特征在于，其步骤如下： 步骤一：拓扑特征的获取：通过拓扑数据分析对三维结构描述符进行拓扑不变量的提取， 获取拓扑特征，并将三维结构描述符与拓扑特征级联； 步骤一的实现方法为： S1.1、将三维结构描述符导入到拓扑数据分析中生成持续性图，然后通过相关方法矢量化持续性图，输出拓扑特征； 拓扑结构的具体计算过程为： S1.1.1、将三维描述符信息导入到拓扑数据分析算法中，将其中的拓扑信息转化为持续性图； S1.1.2、通过持续性图来记录每一个拓扑不变量的变化； 其中，持续性图是将持续同调分析的结果表示为成对的诞生时间和消亡时间，横轴和表示的是拓扑不变量的诞生时的过滤值，纵轴表示的是拓扑不变量的消亡时的过滤值，用bα记录每一个拓扑不变量在过滤轴上诞生的位置，用dα记录每一个拓扑不变量在过滤轴上消亡的位置，则pα＝dα-bα表示每一个拓扑不变量的生存周期； S1.1.3、通过对持续性图的矢量化获取拓扑特征：连接组件H0、循环结构H1和空洞结构H2的真实持续存在的数量、连接组件H0、循环结构H1和空洞结构H2的平均生存期及持续熵；其中，持续熵D＝{bα,dα}α∈A，持续熵D是根据计算得到的， S1.2、将三维结构描述符和拓扑特征级联，并将级联后的特征与产率一一对应后分为训练集和测试集； 步骤二：智能预测：通过LightGBM算法对级联后的特征进行训练和预测，利用网格搜索法获取LightGBM算法的最佳参数以得到LightGBM模型，并利用LightGBM模型预测化学反应产率； 步骤三：产率和反应条件的相关性分析：根据化学反应产率利用拓扑数据分析对级联后的特征进行聚类分析，挖掘出产率和反应条件之间的关系。

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