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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于双通道的聚合物性能预测系统及合成方案推荐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：CN121075491B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511637194.0，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权基于双通道的聚合物性能预测系统及合成方案推荐系统是由洪文晶;廖彦淞;高铭滨;张泽鹏;苏文湫;汪昕隆设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双通道的聚合物性能预测系统及合成方案推荐系统在说明书摘要公布了：本公开属于机器学习技术领域。本公开提供了一种基于双通道的聚合物性能预测系统及合成方案推荐系统，所述聚合物性能预测系统包括：解析模块，用于解析单体的SMILES字符串，分别得到第一特征向量和第二特征向量；第一编码器，用于输入所述第一特征向量，输出第一嵌入向量；第二编码器，用于输入所述第二特征向量，输出第二嵌入向量；特征拼接模块，用于将所述第一嵌入向量与第二嵌入向量拼接为单体嵌入向量；特征融合模块，用于根据所述聚合物中每种所述单体的摩尔比例系数，对所述单体嵌入向量执行加权求和，得到聚合物嵌入向量；第一解码器，用于输入聚合物嵌入向量，输出第一性能预测向量。

本发明授权基于双通道的聚合物性能预测系统及合成方案推荐系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双通道的聚合物性能预测系统，其特征在于，所述聚合物性能预测系统包括： 解析模块，用于解析单体的SMILES字符串，分别得到第一特征向量和第二特征向量，其中，所述第一特征向量用于表征所述单体的原子特征和键特征，所述第二特征向量用于表征所述单体的全局分子特征； 第一编码器，所述第一编码器采用图神经网络，用于输入所述第一特征向量，输出第一嵌入向量； 第二编码器，所述第二编码器采用全连接神经网络，用于输入所述第二特征向量，输出第二嵌入向量； 特征拼接模块，用于将所述第一嵌入向量与第二嵌入向量拼接为单体嵌入向量； 特征融合模块，用于根据所述聚合物中每种所述单体的摩尔比例系数，对所述单体嵌入向量执行加权求和，得到聚合物嵌入向量； 第一解码器，所述第一解码器采用TransformerDecoder，用于输入聚合物嵌入向量，输出第一性能预测向量，所述第一性能预测向量用于预测所述聚合物的第一性能； 所述聚合物性能预测系统还包括：第二解码器，所述第二解码器采用TransformerDecoder，用于输入小分子单体的单体嵌入向量，输出第二性能预测向量，所述第二性能预测向量用于预测所述小分子单体的量子化学性质； 所述第一编码器和所述第二编码器的训练方法，包括： 使用所述小分子单体数据集作为第一训练集，所述第一训练集中的每个样本包含小分子单体的SMILES字符串及其所述量子化学性质数据； 将所述小分子单体的SMILES字符串输入所述解析模块，分别得到所述小分子单体的所述第一特征向量和所述第二特征向量； 将所述小分子单体的所述第一特征向量和所述第二特征向量分别输入待训练的所述第一编码器和所述第二编码器，得到所述小分子单体的所述第一嵌入向量和所述第二嵌入向量； 通过所述特征拼接模块将所述小分子单体的所述第一嵌入向量与所述第二嵌入向量拼接为所述小分子单体的单体嵌入向量； 将所述小分子单体的单体嵌入向量输入所述第二解码器，得到第二性能预测向量； 根据所述小分子单体的量子化学性质数据和所述第二性能预测向量，对所述第一编码器和所述第二编码器的参数进行优化。

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厦门大学，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明南路422号；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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