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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(衢州);电子科技大学申请的专利一种基于对抗性正则化图神经网络的微生物与疾病关联预测方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120452842B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510950376.7，技术领域涉及：G16H70/60；该发明授权一种基于对抗性正则化图神经网络的微生物与疾病关联预测方法和系统是由何黎慕轩;王彦苏;罗锡梅;邹权设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗性正则化图神经网络的微生物与疾病关联预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对抗性正则化图神经网络的微生物与疾病关联预测方法和系统，包括：S1.获取微生物和疾病的关联数据，构建微生物‑疾病关联矩阵；S2.根据微生物‑疾病关联矩阵，分别获取微生物、疾病综合相似性矩阵；S3.使用微生物‑疾病关联矩阵、微生物综合相似性矩阵和疾病综合相似性矩阵构建微生物‑疾病异构网络；S4.使用图神经网络基于微生物‑疾病异构网络进行关联预测；使用对抗模型的损失函数作为正则项添加至图神经网络的损失函数中进行模型训练。本方案将预测问题转换为图结构数据处理问题，并结合使用图神经网络捕获异构网络中节点的拓扑结构信息和属性信息，通过图神经网络来进行关联的预测，可实现优良的预测效果。

本发明授权一种基于对抗性正则化图神经网络的微生物与疾病关联预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗性正则化图神经网络的微生物与疾病关联预测方法，其特征在于，该方法包括： S1.获取微生物和疾病的关联数据，构建微生物-疾病关联矩阵； S2.根据所述的微生物-疾病关联矩阵，分别获取微生物综合相似性矩阵和疾病综合相似性矩阵； S3.使用所述的微生物-疾病关联矩阵、微生物综合相似性矩阵和疾病综合相似性矩阵构建微生物-疾病异构网络； S4.使用图神经网络基于所述的微生物-疾病异构网络进行关联预测； 使用包含生成器和判别器的对抗模型的损失函数作为正则项添加至所述图神经网络的损失函数中进行模型训练； 所述的图神经网络包括编码器和解码器； 对抗模型的生成器基于从预定义分布中采样的随机噪声输出假特征矩阵； 对抗模型的判别器区分图神经网络产生的真实特征矩阵和对抗模型中生成器生成的假特征矩阵； 将对抗模型的损失函数作为正则项添加至图神经网络的损失函数，以在对抗模型的训练过程中，将正样本和负样本之间的差异反馈给所述的图神经网络： 表示图神经网络损失函数，表示对抗模型的损失函数，表示对抗模型损失项的权重； 所述的对抗模型的损失函数计算如下： 为每次训练进行随机采样的微生物与疾病真实关联数据分布，表示判别器对从真实数据分布中采样的样本的输出的期望值； 为生成器生成的微生物与疾病关联数据分布，表示判别器对从生成器生成的数据分布中采样的样本的输出的期望值； 表示梯度惩罚项的权重； 是在真实样本和生成样本之间的插值， 是判别器对插值样本的梯度的二范数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学长三角研究院(衢州);电子科技大学，其通讯地址为：324003 浙江省衢州市柯城区成电路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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