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龙图腾网获悉浙江大学杭州国际科创中心申请的专利一种基于预训练深度神经网络的超导材料预测方法及其装置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：CN115238575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202210813289.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于预训练深度神经网络的超导材料预测方法及其装置是由徐仁军;刘可;杨凯帆;张佳宏设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于预训练深度神经网络的超导材料预测方法及其装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于预训练深度神经网络的超导材料预测方法，首先充分利用大量无标记数据，通过原子遮蔽的自监督学习方式预训练，来获得第二嵌入层，第二融合层和第二注意力层，然后通过上述结构构建超导材料预测模型，再通过少量真实超导材料标签和预测超导材料结果构建的损失函数进行训练，得到具有较好鲁棒性的，能够准确对晶体是否为超导材料进行判断的超导材料预测模型。

本发明授权一种基于预训练深度神经网络的超导材料预测方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练深度神经网络的超导材料预测方法，其特征在于，包括： 1构建预训练样本集，获得晶体中每个原子的位置坐标以及元素类别真实值标签，将晶体中的部分原子序数集进行遮蔽得到遮蔽晶体，遮蔽晶体包括第一原子序数集和第一原子位置集，将多个遮蔽晶体作为预训练样本集； 2构建预训练模型，预训练模型包括第一嵌入层，第一融合层，第一注意力层和分类器，其中，第一嵌入层用于将第一原子序数集嵌入到多维向量中得到第一多维向量，基于第一原子位置集中的每个原子位置和晶体中心位置的欧几里得距离采用高斯运算得到原子坐标位置向量；第一融合层用于将第一多维向量中的每个原子序数与对应原子坐标位置进行融合得到由每个原子融合数据构成的第一融合向量；第一注意力层用于将每个原子及其周边原子的融合数据再次融合得到每个原子注意力融合数据，多个原子注意力融合数据构建了第一注意力向量，将第一注意力向量输出至分类器，通过分类器中的全连接网络得到遮蔽原子的类别预测值； 3通过预训练样本集训练预训练模型，将遮蔽原子的类别预测值和遮蔽原子的真实值标签输入至第一交叉熵损失函数，优化该损失，达到损失阈值后得到确定参数的预训练深度神经网络，将预训练深度神经网络中的第二嵌入层，第二融合层和第二注意力层冻结，其中，第二嵌入层，第二融合层和第二注意力层分别为对预训练模型中的第一嵌入层，第一融合层和第一注意力层进行训练后得到的； 4构建训练样本集，获得每个晶体的超导体类别真实值标签，多个晶体构建训练样本，每个晶体包括第二原子序数集，第二原子位置集和晶格参数集； 5构建训练模型，训练模型包括第二嵌入层，第二融合层，第二注意力层，Set2Set层，第三融合层和分类器层；将第二原子序数集和第二原子位置集依次输入至第二嵌入层，第二融合层和第二注意力层得到第二注意力向量，将第二注意力向量输出至Set2Set层得到表征向量，将表征向量和晶格参数集输出至第三融合层得到融合表征向量，将融合表征向量输出至分类器得到晶体超导体预测值； 6通过训练样本集训练训练模型，将晶体超导体类别预测值和超导体类别真实值标签输出至第二交叉熵损失函数进行训练，确定模型参数得到超导体预测模型。

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