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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种有机半导体发光材料的决策方法、系统、终端及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：CN121709118B 。

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：202610217063.5，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种有机半导体发光材料的决策方法、系统、终端及介质是由胡思颖;袁湘哲;朱泽林设计研发完成，并于2026-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种有机半导体发光材料的决策方法、系统、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种有机半导体发光材料的决策方法、系统、终端及介质，方法包括：整合有机半导体发光材料领域的多源异构数据，构建高质量的异构知识库；采用基于材料领域适配BERT的语义解析模型，将用户自然语言查询转化为结构化查询，动态构建任务相关的知识子图；构建基于领域规则的符号推理引擎，执行可解释的逻辑推理，得到符号推理结论，采用材料领域异构图表示学习模型进行分布式表示学习和多任务优化，得到学习推理结论，集成符号推理结论和学习推理结论，生成最终决策建议。本发明通过构建多源异构知识库、设计自适应调度引擎以及实现多层次推理融合，提升材料研发的效率和准确性。

本发明授权一种有机半导体发光材料的决策方法、系统、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种有机半导体发光材料的决策方法，其特征在于，所述方法包括： 整合有机半导体发光材料领域的多源异构数据，通过结构化知识提取与格式标准化、非结构化知识解析与语义抽取，以及领域本体驱动的语义对齐与质量验证，构建高质量的异构知识库； 采用基于材料领域适配BERT的语义解析模型，将用户自然语言查询转化为结构化查询，设计基于需求感知图神经网络的自适应知识调度引擎，根据所述结构化查询在异构知识库中进行多跳检索，并通过优先级调度机制动态构建任务相关的知识子图； 构建基于领域规则的符号推理引擎，执行可解释的逻辑推理，得到符号推理结论，采用材料领域异构图表示学习模型进行分布式表示学习和多任务优化，得到学习推理结论，并通过注意力驱动的混合推理决策融合机制，集成符号推理结论和学习推理结论，生成最终决策建议，其中，所述符号推理结论包含满足需求的材料候选集合及对应的支持依据，所述学习推理结论用于发现并推荐未被所述异构知识库显式记录的潜在结构-性能对应关系和新型候选材料； 构建基于领域规则的符号推理引擎，执行可解释的逻辑推理，得到符号推理结论，采用材料领域异构图表示学习模型进行分布式表示学习和多任务优化，得到学习推理结论，包括： 构建有机半导体发光材料领域的专家规则库，并基于所述专家规则库构建基于领域规则的符号推理引擎，将知识子图和结构化查询输入至符号推理引擎，通过规则匹配算法计算每个规则的匹配得分，基于所述匹配得分筛选符合要求的目标规则，并执行逻辑推理并生成可解释的推理路径，输出符号推理结论； 采用材料领域异构图表示学习模型进行分布式表示学习，所述材料领域异构图表示学习模型引入性能关联增强模块，用于强化材料-性能、结构-性能两种关键关系的特征传播； 设计多任务学习框架，同时优化材料性能预测任务和结构-性能关系挖掘任务，通过多任务学习，材料领域异构图表示学习模型同时捕捉材料的性能规律和潜在关联，输出学习推理结论。

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