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龙图腾网获悉武汉中科先进材料科技有限公司申请的专利一种利用人工智能优化电解液配方的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：CN119943176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411946958.X，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权一种利用人工智能优化电解液配方的方法是由康翼鸿;边式;王晓琴设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用人工智能优化电解液配方的方法在说明书摘要公布了：本发明方法通过对数据的进行较好的处理，可以有效去除异常数据获得大量有效的数据源，再用处理后的大量有效数据选择合适的机器算法进行机器模型训练，然后通过对所得模型校正程序进行优化实现对所得模型进行有效的校正，使得有利于更精准地捕捉电解液成分间的复杂相互作用，有利于更好的对电解液配方进行优化。此外，本发明提供的方法还可大幅提高电解液配方的开发效率，更快速的根据实际应用场景需求提供更优电解液配方，可显著减少实验次数和时间成本。

本发明授权一种利用人工智能优化电解液配方的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用人工智能优化电解液配方的方法，其特征在于，包括： 步骤1、数据收集与筛选：收集实验室的电解液配方及其对应性能数据，剔除异常值和存在明显误差的数据，得到数据1；收集互联网数据库电解液配方和相对应的性能数据，得到数据2； 步骤2、数据预处理：用数据1对数据2进行清洗、补充缺失值得到数据3，将所得数据3标准化到统一的数值范围，消除量纲差异； 步骤3、特征工程：提取数据3电解液中包括各成分常规种类、浓度、物理化学性质在内的多个特征，并引入基于分子结构的描述符和通过量子化学计算得到的特征，提取该些特征及其对应的性能形成特征库，并运用特征选择和构建技术，自动确定最具相关性和代表性的特征组合； 步骤4、人工智能算法选择与模型训练：尝试多种机器学习算法，并通过交叉验证的方法比较评估结果选取合适的机器学习算法；使用数据3的部分作为训练集进行模型训练得到模型，同时将剩余数据3作为验证集验证所得模型； 步骤5、模型评估与优化：采用验证集对步骤4所得模型进行评估，判断所得模型是否存在过拟合或欠拟合；当存在过拟合或欠拟合，对所得模型进行校正，至所得模型不存在过拟合或欠拟合； 步骤6、结合优化算法：输入电解液配方约束条件，自动结合特征库运用优化算法对电解液配方进行全局搜索，输出优化的电解液配方，最后对得到的电解液配方进行实验验证。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉中科先进材料科技有限公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市经济技术开发区201M地块华人汇和科技园(华中智谷)一期F10研发楼1-2层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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