基于图网络与去噪预训练的晶体材料性质预测系统和方法

本发明公开了一种基于图网络与去噪预训练的晶体材料性质预测系统和方法，属于生物材料与机器学习交叉领域，所述晶体材料性质预测系统包括结构特征提取模块、去噪预训练模块和晶体材料性质预测模块，通过收集大量未标注的晶体材料结构数据，包括原子类型、原子位置和晶格参数并进行预处理；将预处理后的数据建模图结构用于提取局部特征，与提取的全局特征融合得到原始晶体材料结构；进行去噪预训练，通过掩码原子类型、扰动原子位置和扰动晶格参数重构晶体材料结构，预测晶体材料的性质。本发明提供的晶体材料性质预测系统和方法，能够有效解决实际应用中因标注数据有限而导致晶体材料性质预测精度不足的问题，从而加速医疗领域新材料的发现进程。