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龙图腾网恭喜苏州实验室申请的专利一种基于人工智能的快速预测材料气体吸附性能的方法与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：CN119314584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411853232.1，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于人工智能的快速预测材料气体吸附性能的方法与系统是由顾晨凯;钟璟;邢卫红设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的快速预测材料气体吸附性能的方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算材料学技术领域，具体为一种基于人工智能的快速预测材料气体吸附性能的方法与系统，本发明创新采用一种理实交融的描述符，即气体吸附等温线，结合创新提出的一种查询采样策略，只需输入实验或模拟得到的材料对一种气体吸附的吸附数据，可获得材料对其余一种或多种气体的吸附性能，降低吸附材料的研发成本并提高研发效率。

本发明授权一种基于人工智能的快速预测材料气体吸附性能的方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的快速预测材料气体吸附性能的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:用户获得材料的气体吸附性能的数据，确定待预测的性能标签；再从数据库中获取同类材料的气体吸附性能数据，并划分出训练集和验证集；S2：采用训练集构建预测模型，并采用验证集进行验证；验证后的模型用于预测材料气体吸附性能；其中，由从数据库中获得的数据中同时含有所述的气体吸附性能所对应的数据和待预测的性能标签所对应的数据；在划分出训练集和验证集的过程中，步骤包括：随机选取一部分数据作为初始集合，再将剩余数据中挑出一部分与初始集合具有更高相似度的数据，补入初始集合中，作为训练集，而剩下的作为验证集；所述的相似度是由归一化后吸附等温线的相似度和饱和吸附量相似系数的加和进行计算；所述的归一化后吸附等温线的相似度是由两组等温吸附数据通过下式计算得到： ； ；其中，ρi为归一化后吸附等温线的相似度，ρi,j是两组数据的pearson相关系数，covi,j为两组数据的协方差，σi和σj分别为两组数据的标准差，E为期望，i和j是两组数据，μi和μj是两组数据的期望，n为训练集样本数；饱和吸附量相似系数是根据下式计算得到： ； ；φi是饱和吸附量相似系数，MAX为取最大值，Qi和Qj分别为i和j组数据的饱和吸附量，ΔQi,j为饱和吸附量差值，n为训练集样本数。

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苏州实验室，其通讯地址为：215123 江苏省苏州市苏州工业园区若水路388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”。