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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利图数据处理方法、系统、设备及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：CN119739986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202411894142.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权图数据处理方法、系统、设备及介质是由王昕鑫;孔祥涛设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本图数据处理方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种图数据处理方法、系统、设备及介质，包括对训练数据集中的多个待处理图数据进行处理以获取节点特征以及边特征；根据节点特征和边特征生成节点特征矩阵以及阻变阵列；根据图神经网络、节点特征矩阵以及阻变阵列生成第一过渡特征；将第一过渡特征输入图神经网络中的一个或多个图卷积层中进行加权计算以输出第二过渡特征；将第二过渡特征输入图神经网络中预先构建的读出网络中以生成结果特征；根据结果特征以及哈密顿量损失函数调整图神经网络的权重参数，实现对图神经网络的训练以得到目标神经网络；根据目标图数据的节点特征、边特征以及目标图神经网络生成目标结果特征。减少图数据运算时间，加快处理速度。

本发明授权图数据处理方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种图数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 对训练数据集中的多个待处理图数据进行处理以获取节点特征以及边特征； 根据所述节点特征和边特征生成节点特征矩阵以及阻变阵列； 根据图神经网络、所述节点特征矩阵以及阻变阵列生成第一过渡特征； 将所述第一过渡特征输入图神经网络中的一个或多个图卷积层中进行加权计算以输出第二过渡特征； 将所述第二过渡特征输入图神经网络中预先构建的读出网络中以生成结果特征； 根据所述结果特征以及哈密顿量损失函数调整图神经网络的权重参数，实现对图神经网络的训练以得到目标神经网络； 根据目标图数据的节点特征、边特征以及所述目标图神经网络生成目标结果特征； 所述阻变阵列的生成方法包括： 创建二维矩阵，其中所述二维矩阵的行数和列数与所述节点特征的数量匹配； 遍历所述待处理图数据的边特征，确定与所述边特征内的边起点和边终点匹配的目标矩阵元素值； 将所述目标矩阵元素值从第二预设值调整为第一预设值，以生成与所述图数据匹配的邻接矩阵； 根据所述邻接矩阵内的矩阵元素值，设置与所述邻接矩阵规模相同的初始阻变阵列的阻值状态以生成阻变阵列； 所述根据所述邻接矩阵内的矩阵元素值，设置与所述邻接矩阵规模相同的初始阻变阵列的阻值状态以生成阻变阵列，包括： 响应于检测到所述矩阵元素值为第一预设值，设置所述初始阻变阵列内与所述矩阵元素值匹配的交叉点上的阻变存储单元为高阻状态； 响应于检测到所述矩阵元素值为第二预设值，设置所述初始阻变阵列内与所述矩阵元素值对应的交叉点上的阻变存储单元为低阻状态。

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