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龙图腾网获悉中铁第四勘察设计院集团有限公司;中国铁建股份有限公司申请的专利基于图神经网络的路基设计方法、装置、设备及存储介质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：CN118690451B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202410729205.7，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于图神经网络的路基设计方法、装置、设备及存储介质是由姚洪锡;郑洪;谢浩;向子南;宋文祥;彭利辉;柏华军;魏璇;张协崇;李瑶;毛国成;林志果;钟晶;吴佳明;袁小钦;钱洪亮;秦超设计研发完成，并于2024-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的路基设计方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于交通工程技术领域，公开了一种基于图神经网络的路基设计方法、装置、设备及存储介质；该方法包括：获取路基探测参数；通过预先建立的图神经网络基于路基探测参数进行预测，得到预测权重序列，图神经网络包括图网络和图分类，图网络包括由图本体构建的图卷积层和预选池化层；根据预测权重序列从预设设计方案中确定目标路基设计方案；本发明通过结合图论和神经网络的优势，利用神经网络的深度推理能力和图本体的明确逻辑为路基智能决策提供精确和可解释的预测算法，实现对输入特征参量的拓扑约束，既提高了决策的准确性，又增强了决策的可解释性，避免了深度学习神经网络内部工作机制不透明、决策过程缺乏可解释性的问题。

本发明授权基于图神经网络的路基设计方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的路基设计方法，其特征在于，所述基于图神经网络的路基设计方法包括： 获取路基探测参数； 通过预先建立的图神经网络基于所述路基探测参数进行预测，得到预测权重序列，所述图神经网络包括图网络和图分类，所述图网络包括由图本体构建的图卷积层和预选池化层； 根据所述预测权重序列从预设设计方案中确定目标路基设计方案； 所述通过预先建立的图神经网络基于所述路基探测参数进行预测，得到预测权重序列，包括： 对所述路基探测参数进行预处理，得到待预测参数； 通过图卷积层对所述待预测参数进行特征提取，得到参数关联特征； 通过预选池化层对所述参数关联特征进行降维处理，得到降维后的参数关联特征； 通过图分类的全连接层对所述降维后的参数关联特征进行分类，得到预测权重序列； 所述对所述路基探测参数进行预处理，得到待预测参数，包括： 对所述路基探测参数进行分类得到连续数据和离散数据； 对所述离散数据进行独热编码，得到离散数据参数编码； 对所述连续数据进行初步编码得到整数型数据，对所述整数型数据进行独热编码，得到连续数据参数编码； 根据所述离散数据参数编码和所述连续数据参数编码得到待预测参数； 所述根据所述预测权重序列从预设设计方案中确定目标路基设计方案，包括： 从所述预测权重序列中得到权重最大的目标预测权重； 根据所述目标预测权重确定预设设计方案中对应的参考设计方案； 对所述参考设计方案进行验证，在验证成功时，将所述参考设计方案作为目标路基设计方案； 所述根据所述预测权重序列从预设设计方案中确定目标路基设计方案之后，还包括： 根据所述路基探测参数和所述目标路基设计方案更新预设数据库； 基于所述预设数据库对所述图神经网络进行训练，得到训练结果； 根据所述训练结果对所述图神经网络进行更新。

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