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龙图腾网获悉苏州沃时数字科技有限公司申请的专利一种基于序列模型的高分子材料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：CN119943222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411800869.4，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于序列模型的高分子材料性质预测方法及系统是由吴海超;曾琢;肖强胜;吴静巍;李科;梁锦鹏设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于序列模型的高分子材料性质预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于序列模型的高分子材料性质预测方法及系统，包括：读取待预测高分子文件中的序列数据，待预测高分子文件中至少包括一个重复单元；根据序列数据对各重复单元进行拼接，得到高分子序列；通过预设的序列分词词库对高分子序列进行分词，得到多个序列分词；计算各序列分词的嵌入特征，进而将嵌入特征输入预设的序列模型，得到序列特征；将序列特征输入预设的回归网络层，得到高分子材料性质预测结果。本发明基于多维度的序列数据，通过序列分词词库对高分子序列进行分词，并通过序列模型得到各序列分词的序列特征，能够更有效的计算和表征各序列分词的嵌入特征，提高高分子材料性质预测的准确度，可广泛应用于高分子技术领域。

本发明授权一种基于序列模型的高分子材料性质预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于序列模型的高分子材料性质预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 读取待预测高分子文件中的序列数据，所述待预测高分子文件中至少包括一个重复单元； 将所述序列数据与所述重复单元进行拼接，得到高分子序列； 通过预设的序列分词词库对所述高分子序列进行分词，得到多个序列分词； 计算各所述序列分词的嵌入特征，进而将所述嵌入特征输入预设的序列模型，得到序列特征； 将所述序列特征输入预设的回归网络层，得到高分子材料性质预测结果； 所述序列数据包括各所述重复单元的PSMILES字符串、聚合度、单体占比以及性质； 所述将所述序列数据与所述重复单元进行拼接，得到高分子序列，具体包括： 通过所述PSMILES字符串对各所述重复单元进行表达； 通过预设符号在各所述重复单元的所述PSMILES字符串后添加对应的所述聚合度、所述单体占比以及所述性质，进而对各所述重复单元进行位置调换，得到所述高分子序列； 所述计算各所述序列分词的嵌入特征，具体包括： 在所述高分子序列前添加预设标记； 对各所述序列分词进行词嵌入处理，得到各所述序列分词对应的特征嵌入向量； 根据各所述序列分词在所述高分子序列中的位置，得到位置嵌入向量； 对不同所述重复单元中的所述序列分词进行分类，得到类型嵌入向量； 将所述特征嵌入向量、所述位置嵌入向量以及所述类型嵌入向量进行相加，得到所述嵌入特征。

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