发光材料性质预测方法、系统、电子设备和存储介质

摘要

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种发光材料性质预测方法、系统、电子设备和存储介质，发光材料性质预测方法包括：对无标签的发光材料分子数据进行节点层面的预训练，训练结果作为第一编码器；第一编码器对无标签的发光材料分子数据进行编码，标签从无的发光材料分子数据中抽取出发光材料分子中预定义的官能团，对所述官能团进行分组并组成序列，将序列作为自监督学习的标签进行训练，训练结果作为第二编码器；使用所述第二编码器对待预测的发光材料分子数据进行编码，对待预测的发光材料的性质进行预测。本发明通过设计节点层面和图层面的建模方法，让分子结构更好地被表征，解决了现有方法中出现的特征丢失问题。