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龙图腾网获悉四川工程职业技术大学申请的专利一种基于深度学习的金属材料设计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：CN120356570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510855287.4，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于深度学习的金属材料设计方法是由周棣华;王新颖设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的金属材料设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的金属材料设计方法，包括：S1，收集真实化学成分数据、组成训练样本，对训练样本进行数据预处理，并通过数据增强技术增加训练样本数量，之后通过自注意力机制提升特征的表达能力；S2，设计模型架构，模型架构包括生成器和判别器两个基本元素；S3，在模型架构中，通过生成器生成与真实化学成分相似的数据，并使用目标函数测量生成的数据与实际数据之间的相似性；S4，训练对抗生成网络使生成器和判别器达到平衡，本发明所述的基于深度学习的金属材料设计方法具有材料设计过程操作方便，成本低廉，且便于使用的优点。

本发明授权一种基于深度学习的金属材料设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的金属材料设计方法，其特征在于，包括步骤： S1，收集真实化学成分数据、组成训练样本，对训练样本进行数据预处理，并通过数据增强技术增加训练样本数量，之后通过自注意力机制提升特征的表达能力，包括步骤： S11，数据收集,收集需要设计的材料方向的大量相关材料的真实化学成分数据，并组成训练样本； S12，数据预处理,对训练样本中的化学成分进行数据预处理以降低化学成分含量尺度差异； S13，数据增强,训练其中至少一个样本重新排列其中的化学元素的位置，生成新的训练样本，实现数据增强； S14，自注意力特征表示,通过自注意力机制，提升特征的表达能力和训练样本容量； 选定元素的自注意力特征表示为：W1×a+W2×b+W3×c+W4×d+W5×e； W1,W2,W3,W4,W5=Softmaxa×a,a×b,a×c,a×d,a×e； 其中，W1，W2，W3，W4，W5依次为对应元素的权重，采用随机初始化，并且为可训练参数；a为选定元素的含量；b、c、d、e依次为训练样本中其余各元素的含量； S2，设计模型架构，模型架构包括生成器和判别器两个基本元素； S3，在模型架构中，通过生成器生成与真实化学成分相似的数据，并使用目标函数测量生成的数据与实际数据之间的相似性； S4，训练对抗生成网络使生成器和判别器达到平衡。

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