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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利化合物性质预测模型训练方法、装置、设备以及存储介质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：CN114141317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202111482319.9，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权化合物性质预测模型训练方法、装置、设备以及存储介质是由张善卓;刘荔行;黄越阳;何东龙;方晓敏;张肖男;王凡;何径舟设计研发完成，并于2021-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本化合物性质预测模型训练方法、装置、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种化合物性质预测模型训练方法、装置、设备、存储介质以及程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取无标注化合物数据集；利用无标注化合物数据集对图神经网络进行预训练，得到预训练后的图神经网络；获取多个有标注化合物数据集，其中，一个有标注化合物数据集标注化合物的一种性质；利用多个有标注化合物数据集多预训练后的图神经网络进行多任务训练，得到化合物性质预测模型，其中，化合物性质预测模型用于预测化合物的多种性质。该实施方式提出了一种多阶段化合物预训练和知识迁移的训练框架，显著提升模型效果。

本发明授权化合物性质预测模型训练方法、装置、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种化合物性质预测模型训练方法，包括： 获取无标注化合物数据集； 利用所述无标注化合物数据集对图神经网络进行预训练，得到预训练后的图神经网络； 获取多个有标注化合物数据集，一个有标注化合物数据集标注化合物的一种性质； 利用所述多个有标注化合物数据集对所述预训练后的图神经网络进行多任务训练，得到化合物性质预测模型，所述化合物性质预测模型用于预测化合物的多种性质，通过设定各个任务训练的轮数引入与退出任务； 利用所述多个有标注化合物数据集中的一个有标注化合物数据集对所述化合物性质预测模型进行优化，得到优化后的化合物性质预测模型，所述优化后的化合物性质预测模型用于预测化合物的一种性质； 所述利用所述无标注化合物数据集对图神经网络进行预训练，得到预训练后的图神经网络，包括： 基于所述无标注化合物数据集中的无标注化合物数据，得到自监督信息，所述自监督信息包括以下至少一项：化合物局部结构、化合物键长、化合物键角、分子指纹； 将所述无标注化合物数据作为输入，将所述自监督信息作为输出，对所述图神经网络进行预训练，得到所述预训练后的图神经网络。

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