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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种近红外二区有机光热共晶的机器学习筛选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：CN121641278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610155827.2，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种近红外二区有机光热共晶的机器学习筛选方法是由李守真;张小涛设计研发完成，并于2026-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种近红外二区有机光热共晶的机器学习筛选方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能赋能材料创新技术领域，公开了涉及一种近红外二区有机光热共晶的机器学习筛选方法，包括以下步骤：步骤1，收集有机共晶分子数据样本，形成第一数据库；采集分子共晶供体‑受体分子式以及共晶最大吸收波长，形成第二数据库；步骤2，将数据库中分子式转化成分子描述符；步骤3，有机光热共晶识别子模型用于判定关键分子描述符和是否可形成共晶，通过特征知识传递，NIR‑II筛选子模型以关键分子描述符为输入，判断是否可形成NIR‑II有机光热共晶；步骤4，将待测试的受体和供体的分子式输入至经训练验证的快速筛选模型，判断吸收波长是否大于1000nm。本发明可同时预测共晶形成能力和NIR‑II吸收性能，实现了一站式筛选。

本发明授权一种近红外二区有机光热共晶的机器学习筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种近红外二区吸收有机光热共晶的机器学习筛选方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，建立数据库：收集供受体化学计量比为1:1的共晶分子及分子式，形成第一数据库；采集分子共晶的供受体的分子式及最大吸收波长，形成第二数据库； 步骤2，数据处理：将数据库中分子式转成分子描述符； 步骤3，建立并训练快速筛选模型：所述快速筛选模型为有机光热共晶识别子模型和NIR-II筛选子模型构成的通过特征知识传递的级联模型，两个子模型均基于增强梯度提升算法建立； 有机光热共晶识别子模型以第一数据库中供受体的分子描述符为输入，输出分子描述符的权重排名以及形成共晶的判断和概率，当概率≥P1时，判断为潜在共晶供受体，同时根据权重排名结合经验，确定关键分子描述符；NIR-II筛选子模型以第二数据库中的供受体的关键分子描述符为输入，输出最大吸收波长是否大于1000nm的判断和概率，当概率≥P2时，判断为潜在NIR-II共晶供受体；两个子模型训练过程中，均采用分类目标优化超参数； 步骤4，将待测试供受体的分子式输入至经训练验证的快速筛选模型，有机光热共晶识别子模型输出判断和概率p1，当p1≥P1时，NIR-II筛选子模型输出判断和概率p2，当p2≥P2时，判断供受体可形成近红外二区有机光热共晶。

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