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龙图腾网恭喜中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种基于小样本学习的多模态DNTF共晶预测方法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：CN119152979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411618582.X，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权一种基于小样本学习的多模态DNTF共晶预测方法是由刘延飞;杜子昂;郑浩;刘博;李雪;田琦设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小样本学习的多模态DNTF共晶预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于小样本学习的多模态DNTF共晶预测方法，涉及共晶材料预测技术领域。本发明利用与DNTF相似的相关晶体化合物的多模态数据进行DNTF共晶预测模型的训练，再结合训练完成的DNTF共晶预测模型和实验筛选实现DNTF的共晶预测，解决了由于现有的数据库中DNTF共晶数据正负样本不均衡导致训练得到DNTF共晶预测模型性能较差的问题，而且通过结合DNTF共晶预测模型和实验筛选可减少人力实验造成的资源与时间的损耗，提高DNTF共晶配体分子的筛选效率。

本发明授权一种基于小样本学习的多模态DNTF共晶预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小样本学习的多模态DNTF共晶预测方法，其特征在于，包括：步骤1：根据DNTF的化学参数在剑桥晶体库中查找到满足预设DNTF相关条件的晶体化合物作为相关晶体化合物；所述DNTF的化学参数包括：DNTF的分子式、DNTF的结构、DNTF的官能团数量和种类；所述预设DNTF相关条件包括：所述晶体化合物与DNTF具有相同的分子式、所述晶体化合物与DNTF的化学结构局部相同、所述晶体化合物与DNTF具有相同的官能团数量以及所述晶体化合物与DNTF具有部分相同的官能团中的至少一种；所述晶体化合物与DNTF的化学结构局部相同包括：所述晶体化合物具有一个呋咱环且所述呋咱环的任意位上连接有一个硝基或者所述晶体化合物具有一个苯环且所述苯环的3位和4位连接有对应的硝基；所述晶体化合物与DNTF具有部分相同的官能团包括：所述晶体化合物具有至少两种与DNTF的官能团相同的官能团；步骤2：根据所述相关晶体化合物构建数据集；步骤3：利用所述数据集对构建的基于小样本的多模态DNTF共晶预测网络进行训练，得到训练完成的基于小样本的多模态DNTF共晶预测模型；步骤4：利用所述基于小样本的多模态DNTF共晶预测模型对DNTF的配体分子进行预测，根据预测结果从所述剑桥晶体库中检索得到待定配体分子；步骤5：通过实验对所述待定配体分子进行筛选，得到DNTF的共晶配体分子；所述步骤2包括：步骤2.1：利用所述剑桥晶体库获取所述相关晶体化合物的晶体信息和配体分子信息；所述晶体信息包括化学结构信息、晶体学信息和化学物理性质；所述配体分子信息包括配体分子的分子式和配体分子的官能团；步骤2.2：根据所述相关晶体化合物的晶体信息得到所述相关晶体化合物的多模态数据，将所述配体分子信息作为所述相关晶体化合物的多模态数据的真实标签，得到多模态数据样本；所述多模态数据包括原子坐标数据、化学键数据、晶包参数、空间群数据、密度数据和熔点数据；步骤2.3：所有相关晶体化合物的多模态数据样本构成所述数据集；所述步骤3包括：将所述数据集按照4:1的比例划分为支撑集和查询集，按照2way-5shot的形式创建训练任务，从所述支撑集中选取多模态数据样本输入至所述基于小样本的多模态DNTF共晶预测网络中进行训练，从所述查询集选取多模态数据样本输至所述基于小样本的多模态DNTF共晶预测网络中进行测试，基于损失梯度反向传播对所述基于小样本的多模态DNTF共晶预测网络的网络参数进行更新，达到预设训练次数后得到训练完成的基于小样本的多模态DNTF共晶预测模型；其中，所述基于小样本的多模态DNTF共晶预测网络包括特征提取器、特征融合模块和预测模块，所述特征提取器包括原子坐标数据编码器、化学键数据编码器、键角数据编码器、空间群数据编码器以及密度与熔点数据编码器；所述特征提取器用于对输入的多模态数据样本进行特征提取得到原子坐标数据特征、化学键数据特征、键角数据特征、空间群数据特征以及密度与熔点数据特征；所述特征融合模块用于将所述原子坐标数据特征、所述化学键数据特征、所述键角数据特征、所述空间群数据特征以及所述密度与熔点数据特征进行特征融合得到多模态特征；所述预测模块用于根据所述多模态特征预测得到所述相关晶体化合物的预测配体分子信息。

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