本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種發(fā)光材料性質(zhì)的預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，包括以下步驟：將發(fā)光材料的樣本數(shù)據(jù)輸入第一深度學(xué)習(xí)模型中訓(xùn)練，得到第二深度學(xué)習(xí)模型；獲取待預(yù)測(cè)發(fā)光材料的化學(xué)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)式的第一圖像數(shù)據(jù)；對(duì)所述第一圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)得到第二圖像數(shù)據(jù)；將所述第二圖像數(shù)據(jù)輸入到第二深度學(xué)習(xí)模型中，對(duì)發(fā)光材料的發(fā)光性質(zhì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。本發(fā)明提供的技術(shù)方案通過(guò)采用深度學(xué)習(xí)的人工智能的方法，因此可以自動(dòng)化地預(yù)測(cè)發(fā)光材料的發(fā)光性質(zhì)，從而大幅度降低了人工驗(yàn)證發(fā)光材料性質(zhì)的成本，進(jìn)而加速了發(fā)光材料研發(fā)的進(jìn)程。