北京航空航天大学彭浩获国家专利权
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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于可解释维度图神经网络的蛋白质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：CN114678065B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210238557.3，技术领域涉及：G16B20/00；该发明授权一种基于可解释维度图神经网络的蛋白质分类方法是由彭浩;苏丁力;杨润泽;杨智钦;李昂生设计研发完成，并于2022-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于可解释维度图神经网络的蛋白质分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于可解释维度图神经网络的蛋白质分类方法，基于从蛋白质分子的图数据中获取邻接对称矩阵；利用邻接矩阵估计蛋白质图结构的节点表示向量维度，作为最优估计维度，并构建最优估计维度的候选集；基于最优估计维度的候选集，对可解释维度图神经网络模型进行训练，训练中蛋白质图结构被嵌入到最佳拟合维度；基于训练好的图神经网络模型进行蛋白质分类任务，得到蛋白质的预测类型。本发明用于解决现有方法忽略维度估计，导致蛋白质分类准确率欠佳，效率不高的问题。
本发明授权一种基于可解释维度图神经网络的蛋白质分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可解释维度图神经网络的蛋白质分类方法，其特征在于，包括步骤： S10,从蛋白质分子的图数据中获取邻接矩阵； S20,基于邻接矩阵估计蛋白质图结构的节点表示向量维度，作为最优估计维度，包括步骤： S21，定义衡量蛋白质图结构节点属性不确定性的属性熵，属性熵由氨基酸数量和氨基酸的向量维度计算得到； S22，求蛋白质邻接矩阵的多阶邻接矩阵； S23，对多阶邻接矩阵做图拉普拉斯正规化处理； S24，计算衡量氨基酸图结构全局和局部不确定性的结构熵； S25，根据结构熵，求相对概率pi，作为融合各阶邻接矩阵时的加权系数； S26，融合蛋白质图结构的各阶邻接矩阵和度对角矩阵； S27，利用融合后的邻接矩阵，计算蛋白质图结构的高阶结构熵； S28，根据高阶结构熵和属性熵获取估计维度； S30,基于最优估计维度得到最优估计维度的候选集； S40,基于最优估计维度的候选集，对可解释维度图神经网络模型进行训练，训练中蛋白质图结构被嵌入到最佳拟合维度； S50,基于训练好的图神经网络模型进行蛋白质分类任务，得到蛋白质的预测类型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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