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기록
一种基于GNN-CNN的多重注意力机制的电极材料预测方法
발명유효
1조회수
9청구항 · 3 독립항
§ Ⅰ
개요
발명자
魏星; 张志华; 胡晓娟; 李开霞; 陈慧娟; 方世辉; 顾潇宇; 陈淑艳; 何传飞; 周杰
IPC 분류
G06V 10/82 (2022.01)G06V 10/774 (2022.01)G06V 10/77 (2022.01)G06V 10/80 (2022.01)G06V 10/44 (2022.01)G06N 3/042 (2023.01)G06N 3/045 (2023.01)G06N 3/0464 (2023.01)
本发明公开了一种基于GNN‑CNN的多重注意力机制的电极材料预测方法，包括：1、获取电极微观图像，标记真实的电极材料标签为，并通过预处理得到归一化像素特征；2、利用图神经网络GNN从中提取图结构特征集合O；3、利用卷积神经网络CNN从提取与电极材料机械性能相关的特征；4、通过自注意力机制融合电极材料图结构特征和电极材料机械性能图像特征，得到注意力特征集合；5、基于和构建损失函数，将输入GNN‑CNN网络并迭代训练，得到最终的训练模型用于预测电极材料。本发明适用于推测不同类型的电极材料成分，具备较强的通用性。