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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于多视图融合的生物医学材料分子表征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：CN115223663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202210913349.9，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权一种基于多视图融合的生物医学材料分子表征方法及系统是由段磊;张译丹;马润泽设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视图融合的生物医学材料分子表征方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多视图融合的生物医学材料分子表征方法及系统，属于生物医用材料分子表征学习、材料基因工程、深度学习技术领域，解决现有技术学习到的分子的表征不全面的问题。本发明对材料分子的不同视图进行强弱关联定义，并对材料分子的不同视图进行建模，并学习单视图下材料分子的嵌入表征；将材料分子的强关联视图的嵌入表征进行融合；将分布于不同语义空间下的材料分子的嵌入表征映射于同一语义空间下；计算映射后不同视图下的材料分子的嵌入表征之间的总一致性损失；将弱关联视图下的材料分子的嵌入表征进行融合，融合后映射得到分子最终的嵌入表征；根据分子理化性质的真实标签计算监督损失，并结合总一致性损失优化分子表征学习模型，最终得到最优的多视图分子融合嵌入表征。本发明用于生物医学材料分子表征学习。

本发明授权一种基于多视图融合的生物医学材料分子表征方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图融合的生物医学材料分子表征方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、学习材料分子各视图的嵌入表征： 对各材料分子的不同视图进行强弱关联定义，并对各材料分子的不同视图进行建模，并学习各视图下材料分子的嵌入表征； 各材料分子具有文本视图下的原始特征、拓扑结构视图下的原始特征、以及空间视图下的原始特征，拓扑结构视图和空间视图均以图形式存储表示，则定义材料分子的拓扑结构视图和空间结构视图为强关联视图，定义材料分子的文本视图与拓扑结构视图和空间视图为弱关联视图； 步骤2、强关联嵌入表征融合： 将各材料分子的强关联视图的嵌入表征进行融合； 步骤3、多视图嵌入表征的映射： 基于步骤2得到融合后的嵌入表征，将分布于不同语义空间下的各材料分子的嵌入表征映射于同一语义空间下； 步骤4、计算总一致性损失： 基于步骤3得到的结果计算映射后不同视图下的各材料分子的嵌入表征之间的总一致性损失； 步骤5、多视图嵌入表征的融合和映射： 将弱关联视图下的各材料分子的嵌入表征进行融合，融合后映射得到材料分子最终的嵌入表征； 步骤6、表征损失计算： 根据分子理化性质的真实标签计算监督损失，并结合总一致性损失优化各材料分子的嵌入表征学习模型，最终得到各材料分子最优的多视图融合嵌入表征。

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