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龙图腾网获悉北京大学深圳研究生院申请的专利分子结构推断方法、电子设备及计算机可读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：CN120473022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510546901.9，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权分子结构推断方法、电子设备及计算机可读存储介质是由莫凡洋;晏志远;刘丞军;袁粒设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本分子结构推断方法、电子设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种分子结构推断方法、电子设备及计算机可读存储介质，涉及分子光谱技术领域，该方法包括：确定包含至少一个训练分子的多光谱数据的多光谱数据集，多光谱数据包括红外光谱、紫外光谱、核磁共振波谱和质谱的数据；将多光谱数据输入至分子结构推断模型进行模型训练，分子结构推断模型是深度神经网络模型，包括用于对多光谱数据进行特征提取和特征融合的编码器，和用于依据预设的质谱信息和编码器的输出进行联合解码的解码器；依据真实分子结构和预测分子结构进行交叉熵损失函数计算，以对分子结构推断模型进行更新；依据训练好的分子结构推断模型对待测分子进行分子结构推断。本申请实现了对分子的分子结构的快速准确预测。

本发明授权分子结构推断方法、电子设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种分子结构推断方法，其特征在于，所述的分子结构推断方法包括： 确定包含至少一个训练分子的多光谱数据的多光谱数据集，其中，所述多光谱数据包括红外光谱、紫外光谱、核磁共振波谱和质谱的数据； 将所述多光谱数据输入至预设的分子结构推断模型中的编码器，并通过所述编码器对所述多光谱数据进行特征提取和特征融合，得到第一光谱特征； 确定所述训练分子的真实分子结构，其中，所述真实分子结构采用SMILES序列的方式进行表示； 将所述真实分子结构的SMILES序列的离散标记映射为高维特征嵌入向量，并进行位置编码，得到第一SMILES序列； 依据预设的质谱信息确定所述训练分子的高清质谱特征，将所述高清质谱特征与所述第一SMILES序列进行拼接，得到第二SMILES序列； 依据预设的分子结构推断模型中解码器对所述第一光谱特征和所述第二SMILES序列进行联合解码，得到预测分子结构，其中，所述分子结构推断模型是深度神经网络模型； 依据所述训练分子的真实分子结构和所述预测分子结构进行交叉熵损失函数计算，得到损失函数值，并依据所述损失函数值对所述分子结构推断模型进行更新，直至满足预设训练结束条件，得到训练好的分子结构推断模型； 依据训练好的分子结构推断模型对待测分子进行分子结构推断。

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