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龙图腾网获悉杭州千景千味科技有限公司申请的专利基于分子建模与深度学习的气味知识库构建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：CN121215104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511763750.9，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权基于分子建模与深度学习的气味知识库构建方法及系统是由邱启仓;沈利芬;陈福辉;梁元;姚少峰设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分子建模与深度学习的气味知识库构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分子建模与深度学习的气味知识库构建方法及系统，属于人工智能与数字气味技术领域。在本发明方法中，首先对气味分子进行标准化处理，提取其嗅觉感知标签以构建气味知识库；再将气味分子表示为分子图结构，并引入分子位置编码以建模三维几何构型，通过第一图神经网络学习其高维特征表示；接着从知识库选择气味分子并基于相似度生成混合物候选，从而形成混合物分子图；最后利用标签预测模型对混合物分子图进行处理，预测混合物的嗅觉感知标签，并将该结果扩展至知识库。该方法实现了单分子与混合物的统一表征，填补了混合物嗅觉预测的技术空缺，提升了知识库的维度与扩展性，可广泛应用于数字调香与气味推荐等领域。

本发明授权基于分子建模与深度学习的气味知识库构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分子建模与深度学习的气味知识库构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取气味分子数据并进行标准化处理后，生成每个气味分子对应的嗅觉感知标签和量化特征，并使用气味分子及其对应的嗅觉感知标签和量化特征构建气味知识库；所述量化特征包含每个气味分子的感知强度评分以及挥发速率； S2、将每个气味分子中的原子作为分子图结构中的节点并编码，将气味分子中的化学键作为分子图结构中的边并编码，同时引入分子位置编码方法对气味分子的三维几何构型进行建模，从而将气味分子的化学结构信息表示为分子图结构，再将分子图输入至训练好的第一图神经网络，获得包含每个气味分子化学结构与空间信息的高维特征表示；其中，分子图由节点特征矩阵和边特征矩阵组成； S3、从气味知识库中选择若干气味分子生成混合物候选，依据混合物候选中两个气味分子之间的相似度生成最终混合物，将最终混合物中的气味分子作为候选分子，根据候选分子的感知强度评分以及挥发速率计算其浓度，将浓度作为权重对所有候选分子的分子图进行加权，并拼接所有加权后的分子图，形成混合物分子图； S4、将构建的混合物分子图输入标签预测模型进行监督学习，在监督学习中，依据候选分子的嗅觉感知标签为最终混合物生成对应的伪真实嗅觉感知标签，将伪真实嗅觉感知标签作为监督信号，由模型中的第二图神经网络提取原子间的局部交互特征，并通过全局池化操作聚合局部交互特征，形成最终混合物的全局向量表示，最后使用模型中的前馈神经网络对全局向量表示进行回归映射，从而预测出最终混合物的嗅觉感知标签，并将最终混合物及其对应的嗅觉感知标签加入至气味知识库。

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