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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于路径的K跳超图神经网络卷积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：CN119623513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411786935.7，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种基于路径的K跳超图神经网络卷积方法是由晁飞;谢林煌;金泰松;纪荣嵘设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于路径的K跳超图神经网络卷积方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于路径的K跳超图神经网络卷积方法，包括：步骤S1、创建用于图下游任务的超图神经网络模型，初始化模型；步骤S2、获取节点超边间不同距离的最短路径及其中心节点或超边；步骤S3、聚合节点直接连接的超边上的节点特征；超图经过对偶变换后，超边的聚合以相同方式进行；步骤S4、获取低阶聚合后更新的节点特征，作为路径特征，供高阶HyperGINE进行节点K跳邻域的聚合；在超图数据经过对偶变换后，获取相应的不同跳的聚合表示；步骤S5、将各自K跳邻域聚合的结果进行更新；步骤S6、通过堆叠由步骤S3、S4和S5形成的KHGNN层，完成超图特征的提取，并通过与下游任务相匹配的输出网络进行任务预测。本发明可实现下游任务的高效预测。

本发明授权一种基于路径的K跳超图神经网络卷积方法在权利要求书中公布了：1.一种基于路径的K跳超图神经网络卷积方法，其特征在于：所述方法包括： 步骤S1、创建用于图下游任务的超图神经网络模型，并对所述模型进行初始化； 步骤S2、获取训练图数据，通过节点与超边之间的关联矩阵，获得节点间不同距离的最短路径及其中心节点或超边；同理，获取超边间的最短路径及其中心节点或超边； 步骤S3、将训练图数据输入所述模型的HyperGINE模块，通过聚合节点直接连接的超边上的节点特征，并加上对应超边的特征，直接将特征传递至目标节点；超图经过对偶变换后，超边的HyperGINE聚合以相同方式进行；其中所述HyperGINE模块包括节点表示学习模块和超边表示学习模块； 步骤S4、获取低阶聚合后更新的节点特征，将这些低阶特征作为路径特征，供高阶HyperGINE进行节点K跳邻域的聚合；在超图数据经过对偶变换后，获取相应的不同跳的聚合表示； 步骤S5、将节点和超边的各自K跳邻域聚合的结果通过更新层进行特征的更新； 步骤S6、通过堆叠至少两个由步骤S3、S4和S5形成的KHGNN层，完成超图特征的提取，并通过与下游任务相匹配的输出网络进行任务预测； 当所述下游任务为化学分子性质预测时，定义节点为原子节点，超边为原子化学键，输入模型的节点特征和超边特征分别为原子特征和键特征，所述原子特征包含9维信息，具体为原子序数、原子手性标签、原子的总度数、原子形式电荷、原子所连接的氢原子数量的总和、原子的未成对电子数、原子的杂化轨道类型、原子是否是芳香性原子以及原子是否在一个环结构中，所述键特征包含3维信息，具体为键类型、键立体化学以及指示键是否共轭键； 所述化学分子性质预测为根据分子中各个原子信息预测目标分子能否有抑制HIV病毒复制的性质，并将预测结果通过模型输出层输出。

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