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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利单步逆合成反应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：CN120199355B 。

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：202510677150.4，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权单步逆合成反应预测方法及系统是由刘益萍;于洲;张嘉怡;陈雨洁;曾湘祥;刘元盛;宋勃升设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本单步逆合成反应预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种单步逆合成反应预测方法及系统，包括：获取多个逆合成反应数据，对于上述所有反应数据集合进行预处理，得到更新后的十个反应数据集合，将预处理后的产物分子输入预先训练好的逆合成模型中，以得到该产物分子所对应的反应物分子列表的结果。本发明能够解决现有逆合成反应预测没有关注不同反应类型上的差异表现，提升模型在整体反应预测以及部分稀缺数据反应类型上反应预测的性能。

本发明授权单步逆合成反应预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种单步逆合成反应预测方法，其特征在于，包括以下步骤， 步骤1：获取逆合成反应数据集，根据反应类型值构建第一类~第十类反应数据集合并且按照预定工序处理；构建两个Transformer模型分别称为模型1和模型2，其参数为和；初始化模型训练的迭代总轮次epoch、学习率、温度采样参数与以及模型1和模型2的蒸馏权重参数与； 步骤2：将步骤1中的反应数据集合按照温度采样参数得到产物分子p1以及真实反应物列表r1，将p1输入模型1和模型2，分别得到预测的反应物列表R11和R12； 步骤3：将步骤2得到的反应物列表R11与R12与真实反应物列表r1计算交叉熵损失与蒸馏损失，对模型1进行反向传播训练； 步骤4：将反应数据集合按照温度采样参数得到产物分子p2以及真实反应物列表r2，将p2输入模型2和所述步骤3中的训练后的模型1，分别得到预测的反应物列表R22和R21； 步骤5：将步骤4得到的反应物列表R21与R22与真实反应物列表r2计算交叉熵损失与蒸馏损失，对模型2进行反向传播训练； 步骤6：在每一轮次的训练过程中，重复执行上述步骤2到5，对于模型1和模型2迭代训练；在当前轮次训练结束后，对蒸馏权重参数与进行调整，更改模型1和模型2中蒸馏损失与交叉熵损失的偏好系数，调整模型1和模型2下一轮次的损失计算方程； 步骤7：当当前训练轮次大于总轮次epoch时，训练结束；对于模型1和模型2在各个反应类型上测试性能，得到训练好的模型1与模型2。

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