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龙图腾网获悉鲁东大学申请的专利基于增量学习与知识蒸馏的动态材料性能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：CN121483427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202610007012.X，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权基于增量学习与知识蒸馏的动态材料性能预测方法及系统是由张利锋;王淑晴;孙丽;张小峰设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增量学习与知识蒸馏的动态材料性能预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于增量学习与知识蒸馏的动态材料性能预测方法及系统，属于材料科学与工程技术领域，该方法通过动态材料编码器为材料生成嵌入表示，已知材料通过查找嵌入表获得嵌入，新增材料则通过神经网络生成新的嵌入并更新嵌入表。系统采用增量学习机制，能够在新材料加入时逐步更新模型，确保新材料的预测精度，同时保持对已有数据的学习成果。通过知识蒸馏机制，利用相似材料的性能预测作为教师信号，结合物性相似度和结构相似度加权融合教师模型和学生模型的预测，进一步提升新材料性能预测的准确性。

本发明授权基于增量学习与知识蒸馏的动态材料性能预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于增量学习与知识蒸馏的动态材料性能预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取输入数据并进行归一化处理；采用增量学习框架，将新材料的特性与已有训练数据结合进行训练； S2：获取新材料的属性数据，使用动态材料编码器为新材料生成嵌入向量，将新材料生成的嵌入向量与已有材料的嵌入向量合并，并更新动态材料编码器中的嵌入表； S3：基于新材料的属性数据计算相似性度量，寻找与新材料具有相似性的已知材料； S4：计算材料的物理属性向量，并计算新材料与已知材料之间的马氏距离；基于马氏距离对已知材料与新材料进行排序，选择与新材料最为相似的已知材料作为候选； S5：使用图神经网络对材料的结构信息进行嵌入，以生成结构特征向量；计算新材料与已知材料之间的结构相似性；根据计算得到的结构相似性，选择具有高相似度的已知材料作为教师信号，辅助新材料的性能预测； S6：获取新材料的基础性能预测结果，将其作为学生模型的预测；结合新材料的基础性能预测结果和教师信号的加权平均值，基于相似度置信度进行动态融合，得到增强后的性能预测结果； S7：通过动态调整教师信号与学生模型的加权比例，结合最大相似度的置信度进行融合，得到最终性能预测结果。

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鲁东大学，其通讯地址为：264025 山东省烟台市芝罘区红旗中路184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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