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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于扩散预训练的图提示微调方法及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：CN119028448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411057885.9，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于扩散预训练的图提示微调方法及系统是由陈洪辉;张鑫;蔡飞;郭昱普;陈皖玉;许龙;潘志强设计研发完成，并于2024-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散预训练的图提示微调方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于扩散预训练的图提示微调方法及系统，该方法包括如下步骤：获取待分类图数据，对待分类图数据使用图提示微调模型进行分类处理，得到待分类图数据的分类结果，其中待分类图数据为蛋白质结构的图数据，其中分类结果包括蛋白质结构分类结果；其中图提示微调模型通过最小化信息瓶颈反馈优化图提示，根据图提示确定图提示微调模型，图提示微调模型用于蛋白质结构的分类。本发明具有在蛋白质结构等少样本场景下可以有效地将从预训练模型中学到的信息转移到下游分类任务的效果，提高了蛋白质的分类准确率。

本发明授权基于扩散预训练的图提示微调方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散预训练的图提示微调方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待分类图数据，对所述待分类图数据使用图提示微调模型进行分类处理，得到所述待分类图数据的分类结果，其中待分类图数据为蛋白质结构的图数据，其中分类结果包括蛋白质结构分类结果； 所述图提示微调模型的训练过程包括： 获取多个蛋白质结构的无标签图网络； 利用预设的图扩散卷积函数确定所述无标签图网络中的查询节点以及所述查询节点对应的预训练样本对，其中查询节点为蛋白质结构的序列和结构特性； 将所有所述无标签图网络输入至预设的图神经网络模型中，结合所述查询节点和所述预训练样本对完成所述图神经网络模型的预训练； 获取下游分类任务的任务目标图网络和所述下游分类任务的任务特定标签，其中下游分类任务为蛋白质结构分类任务，其中任务特定标签用于表征指定和预测的特定蛋白质结构； 将所述任务目标图网络和所述任务特定标签输入至预训练后的所述图神经网络模型中，获得包含通用嵌入的第一目标图网络； 基于图卷积层构建用于所述下游分类任务的图提示，其中图提示用于表征蛋白质的图数据的节点度、聚类系数、路径长度及中心性指标； 删除所述第一目标图网络中预设数量的边，并利用所述图提示对删除边后的所述第一目标图网络完成提示步骤，得到包含任务特定嵌入的第二目标图网络； 基于所述第二目标图网络完成所述下游分类任务的少样本分类，并计算所述下游分类任务在所述少样本分类过程中的任务损失； 计算所述通用嵌入和所述任务特定嵌入之间的余弦相似度； 结合所述任务损失和所述余弦相似度计算所述下游分类任务的信息瓶颈； 通过最小化所述信息瓶颈反馈优化所述图提示，根据所述图提示确定图提示微调模型。

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