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龙图腾网获悉宁波数字孪生(东方理工)研究院;宁波东方理工大学(暂名)申请的专利基于金字塔图池化Transformer的图级别数据分类方法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：CN119445192B 。

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：202411328269.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于金字塔图池化Transformer的图级别数据分类方法是由黄德双;李志鹏;王思果;张钦虎设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于金字塔图池化Transformer的图级别数据分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于金字塔图池化Transformer的图级别数据分类方法，包括如下步骤：获取输入的图级别数据，利用图神经网络提取图的局部邻域信息，得到编码特征；基于编码特征，通过多个并行的图池化操作得到多个池化图并分别进行上采样，通过将图对应位置的节点特征叠加得到金字塔特征；将金字塔特征与预设的token拼接，利用transformer得到表示整个图的嵌入向量；基于嵌入向量，利用多层感知机制得到图级别数据分类结果。与现有技术相比，本发明通过采用金字塔池化transformer，不仅能够捕获远近距离节点之间的依赖关系，而且还能够减少transformer中节点序列的长度和提取多尺度信息。

本发明授权基于金字塔图池化Transformer的图级别数据分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于金字塔图池化Transformer的图级别数据分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，获取输入的图级别数据，利用图神经网络提取图的局部邻域信息，得到编码特征； 步骤S2，基于所述编码特征，通过多个并行的图池化操作得到多个池化图并分别进行上采样，通过将图对应位置的节点特征叠加得到金字塔特征； 步骤S3，将所述金字塔特征与预设的token拼接，利用transformer得到表示整个图的嵌入向量； 步骤S4，基于所述嵌入向量，利用多层感知机制得到图级别数据分类结果， 所述的步骤S2包括如下子步骤： 步骤S201，针对所述编码特征，通过多个比率不同的图池化操作，得到上采样后的多个池化图； 步骤S202，针对每个池化图，通过图卷积和反池化操作得到上采样后池化图中丢弃的节点，针对丢弃的节点对应的特征进行填充并将丢弃的节点放回池化图中，得到恢复的池化图； 步骤S203，将每个池化图对应节点相加，得到金字塔特征， 所述的图级别数据包括节点的集合、节点的特征矩阵和邻接矩阵。

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宁波数字孪生(东方理工)研究院;宁波东方理工大学(暂名)，其通讯地址为：315201 浙江省宁波市镇海区庄市街道同心路568号开元新青年广场3号楼6楼；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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