基于混合势能深度学习模型的晶体结构预测方法及系统

本发明公开了基于混合势能深度学习模型的晶体结构预测方法及系统，涉及材料结构领域，包括输入需预测材料的基础信息，获得合理性评估结果后获得各晶体结构的结构特征值；对各晶体结构原子间的局部环境进行对应的特征学习，输出各晶体结构的初步能量；得到需预测材料的各稳定晶体结构，计算原子间的短程相互作用信息，处理得到各稳定晶体结构的经验势。本发明通过结合深度学习模型MEGNet与Buckingham势，精确描述原子间的局部结构和相互作用，从而显著提高晶体结构能量预测的精度。优化了晶体结构的搜索过程，避免了可能陷入的局部极小值问题，确保了找到全局最优或接近最优的稳定结构。