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龙图腾网恭喜北京深势科技有限公司申请的专利一种电荷载流子迁移率预测模型的处理方法和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：CN119207626B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411310786.7，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种电荷载流子迁移率预测模型的处理方法和装置是由赵国江;程正;高志锋;柯国霖;张林峰设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电荷载流子迁移率预测模型的处理方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种电荷载流子迁移率预测模型的处理方法和装置，所述方法包括：构建一个用于根据输入的两个分子序列进行电荷载流子迁移率预测的预测模型记为对应的第一预测模型；基于预设的第一数据集对第一预测模型进行模型训练；模型训练结束后，接收用户输入的分子对序列清单；并基于第一预测模型对分子对序列清单进行批量预测处理得到对应的批量预测报告向用户反馈。将本发明提供的第一预测模型应用到有机半导体材料分子的设计过程中可以缩短设计周期、提高设计效率。

本发明授权一种电荷载流子迁移率预测模型的处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种电荷载流子迁移率预测模型的处理方法，其特征在于，所述方法包括：构建一个用于根据输入的两个分子序列进行电荷载流子迁移率预测的预测模型记为对应的第一预测模型；所述第一预测模型根据输入的分子序列A、B对分子间的电荷载流子迁移率进行预测处理并输出对应的迁移率预测值C；基于预设的第一数据集对所述第一预测模型进行模型训练；模型训练结束后，接收用户输入的分子对序列清单；并基于所述第一预测模型对所述分子对序列清单进行批量预测处理得到对应的批量预测报告向用户反馈；其中，所述第一预测模型的模型输入端用于接收对应的所述分子序列A、B，模型输出端用于输出对应的所述迁移率预测值C；所述分子序列A、B的分子序列A和分子序列B各为一个分子的SMILES序列；所述第一预测模型包括预处理模块、分子构象编码模块、电子耦合预测模型、重组能预测模型、向量拼接模块和迁移率预测模型；所述预处理模块的输入端与所述模型输入端连接，第一、第二输出端分别与所述分子构象编码模块和所述重组能预测模型的输入端连接；所述分子构象编码模块的输出端与所述电子耦合预测模型的输入端连接；所述电子耦合预测模型和所述重组能预测模型的输出端分别与所述向量拼接模块的第一、第二输入端连接；所述向量拼接模块的输出端与所述迁移率预测模型的输入端连接；所述迁移率预测模型的输出端与所述模型输出端连接；所述预处理模块用于将输入的所述分子序列A和所述分子序列B分别输入预设的化学信息学工具提供的第一处理接口进行分子序列标准化处理得到对应的第一、第二标准序列；并将所述第一、第二标准序列分别输入所述化学信息学工具提供的第二处理接口进行分子序列二维拓扑图转换处理得到对应的第一、第二转换拓扑图；并将所述第一、第二标准序列分别输入所述化学信息学工具提供的第三处理接口进行分子序列三维构象转换处理得到对应的第一、第二转换构象；并对所述第一、第二转换构象进行构象合并得到对应的二聚体构象X1；并对所述第一、第二转换拓扑图进行拓扑图合并得到对应的二聚体拓扑图X2；并将所述二聚体构象X1向所述分子构象编码模块发送；并将所述二聚体拓扑图X2向所述重组能预测模型发送；所述化学信息学工具至少包括OpenBabel、RDKit；所述二聚体构象X1由第一原子向量集合和第一化学键向量集合组成；所述第一原子向量集合由多个第一原子向量组成；所述第一原子向量包括第一原子标识、第一分子标识、第一原子类型和第一原子坐标；所述第一原子标识为对应原子的唯一标识；所述第一分子标识为对应原子所属分子的唯一标识；所述第一原子类型为对应原子的元素类型；所述第一原子坐标为对应原子的三维坐标；所述第一化学键向量集合由多个第一化学键向量组成；所述第一化学键向量包括第一键标识、第一键长、第一键类型和第一原子标识组；所述第一键标识为对应化学键的唯一标识；所述第一键长为对应化学键的长度；所述第一键类型为对应化学键的化学键类型；所述第一原子标识组由对应化学键的键头、键尾原子的原子标识组成；所述二聚体拓扑图X2由第二原子向量集合和第二化学键向量集合组成；所述第二原子向量集合由多个第二原子向量组成；所述第二原子向量包括第二原子标识、第二分子标识、第二原子类型和第二原子坐标；所述第二原子标识为对应原子的唯一标识；所述第二分子标识为对应原子所属分子的唯一标识；所述第二原子类型为对应原子的元素类型；所述第二原子坐标为对应原子的二维坐标；所述第二化学键向量集合由多个第二化学键向量组成；所述第二化学键向量包括第二键标识、第二键长、第二键类型和第二原子标识组；所述第二键标识为对应化学键的唯一标识；所述第二键长为对应化学键的长度；所述第二键类型为对应化学键的化学键类型；所述第二原子标识组由对应化学键的键头、键尾原子的原子标识组成；所述分子构象编码模块由预设的第一数量NE的Uni-Mol模型顺序连接而成；各个所述Uni-Mol模型用于对当前输入的三维构象进行构象优化处理并输出对应的优化构象；各个所述Uni-Mol模型均已预先完成模型训练；所述分子构象编码模块用于使用NE个所述Uni-Mol模型对本次收到的所述二聚体构象X1进行逐级优化并将最后一个所述Uni-Mol模型输出的优化构象作为对应的编码输出构象XE向所述电子耦合预测模型发送；所述编码输出构象XE由第三原子向量集合和第三化学键向量集合组成；所述第三原子向量集合由多个第三原子向量组成；所述第三原子向量包括第三原子标识、第三分子标识、第三原子类型和第三原子坐标；所述第三原子标识为对应原子的唯一标识；所述第三分子标识为对应原子所属分子的唯一标识；所述第三原子类型为对应原子的元素类型；所述第三原子坐标为对应原子的三维坐标；所述第三化学键向量集合由多个第三化学键向量组成；所述第三化学键向量包括第三键标识、第三键长、第三键类型和第三原子标识组；所述第三键标识为对应化学键的唯一标识；所述第三键长为对应化学键的长度；所述第三键类型为对应化学键的化学键类型；所述第三原子标识组由对应化学键的键头、键尾原子的原子标识组成；所述电子耦合预测模型由3D-MPNN模型、第一全连接网络和特征融合模块顺序连接而成；所述电子耦合预测模型用于将所述编码输出构象XE输入所述3D-MPNN模型进行特征提取处理得到对应的特征向量Y11；并将所述特征向量Y11输入所述第一全连接网络进行回归计算处理得到对应的预测向量Y12；并将所述特征向量Y11和所述预测向量Y12输入所述特征融合模块进行特征融合处理得到对应的第一向量Y1；并将所述第一向量Y1向所述向量拼接模块发送；所述3D-MPNN模型基于SphereNet模型实现；所述3D-MPNN模型用于对输入的所述编码输出构象XE中两个分子间的每组原子对的两个原子间的三维球面特征、二维平面角特征和一维径向特征进行特征提取处理得到对应的原子对空间特征向量；并对各个所述原子对空间特征向量与其对应的两个所述第三原子类型进行向量拼接并将得到的拼接向量作为对应的原子对特征向量；并由得到的所有所述原子对特征向量顺序拼接组成对应的所述特征向量Y11；其中，所述两个分子间的每组原子对由两个分属不同分子的原子组成；所述第一全连接网络由两个或两个以上全连接层顺序连接而成；所述第一全连接网络用于根据输入的所述特征向量Y11的各个所述原子对特征向量进行对应的原子对电子耦合参数回归计算得到对应的原子对电子耦合参数；并由得到的所有所述原子对电子耦合参数顺序排序组成对应的所述预测向量Y12；所述特征融合模块用于按原子对对齐方式将所述特征向量Y11和所述预测向量Y12中与同一组原子对对应的所述原子对特征向量和所述原子对电子耦合参数提取出来组成一个对应的融合特征向量；并由得到的所有所述融合特征向量顺序排序组成对应的所述第一向量Y1；所述重组能预测模型由2D-MPNN模型和第二全连接网络顺序连接而成；所述重组能预测模型用于将所述二聚体拓扑图X2输入所述2D-MPNN模型进行特征提取处理得到对应的特征向量Y21；并将所述特征向量Y21输入所述第二全连接网络进行回归计算处理得到对应的第二向量Y2；并将所述第二向量Y2向所述向量拼接模块发送；所述2D-MPNN模型基于一类GNN模型实现；所述2D-MPNN模型用于对输入的所述二聚体拓扑图X2进行原子特征提取处理得到对应的原子特征向量；并由得到的所有所述原子特征向量顺序拼接组成对应的所述特征向量Y21；所述第二全连接网络由两个或两个以上全连接层顺序连接而成；所述第二全连接网络用于根据输入的所述特征向量Y21进行对应的二聚体重组能参数回归计算得到对应的二聚体重组能参数；并由得到的所述二聚体重组能参数组成对应的所述第二向量Y1；所述向量拼接模块用于对所述第一向量Y1和所述第二向量Y2进行向量拼接处理得到对应的拼接向量Z向所述迁移率预测模型发送；所述迁移率预测模型由两个或两个以上全连接层顺序连接而成；所述迁移率预测模型用于根据输入的所述拼接向量Z进行对应的电荷载流子迁移率预测处理得到对应的所述迁移率预测值C并输出。

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