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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于图神经网络的Si-Ge晶体直接带隙预测网络结构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：CN116386773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310191289.9，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于图神经网络的Si-Ge晶体直接带隙预测网络结构是由张道强;关晓宇;张助华设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的Si-Ge晶体直接带隙预测网络结构在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的Si‑Ge晶体直接带隙预测网络结构。属于计算机算法领域；所述的图神经网络结构是针对Si‑Ge晶体直接带隙预测的专属代码，其具体包括距离嵌入、角度嵌入、嵌入层、交互层及分类层；所述分类层又包括了类别权重平衡系数。本发明通过使用距离嵌入，角度嵌入，嵌入层，交互层和分类层五个模块组成的网络模型实现了对Si‑Ge晶体的特征提取到最终分类、且所有的直接带隙样本都能被准确识别，减少被误分类为间接带隙；对于任一层的Si‑Ge晶体都能实现精准预测，从而提高模型的普适性。

本发明授权一种基于图神经网络的Si-Ge晶体直接带隙预测网络结构在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的Si-Ge晶体直接带隙预测网络结构，其特征在于，所述的图神经网络结构是针对Si-Ge晶体直接带隙预测的专属代码，其具体包括相互连接的距离嵌入1、角度嵌入2、嵌入层3、交互层4及分类层5，所述分类层5包括类别权重平衡系数6； 所述距离嵌入1的输入端接收Si-Ge晶体的原子空间坐标和原子序数，其是网络中第一层结构的第一个输入端；对输入的晶体结构进行距离计算； 所述角度嵌入2的输入端接收Si-Ge晶体的原子空间坐标和原子序数， 其是网络中第一层结构的第二个输入端，对输入的晶体结构进行原子间角度的计算； 所述距离嵌入1与角度嵌入2的输出端分别连接在嵌入层3的输入端上， 所述嵌入层3是网络的第二层结构，其对第一层中的距离嵌入1与角度嵌入2进行融合，并输出的距离和角度的特征进行嵌入； 所述嵌入层3的输出端连接在交互层4的输入端上， 所述交互层4是网络的第三层结构，对第二层的嵌入特征进行信息间交互，更新模型参数； 所述交互层4的输出端连接在分类层5的输入端上， 所述分类层5是网络的第四层结构，对第三层的输出信息进行特征分类，判断输入的Si-Ge晶体是直接带隙或是间接带隙； 所述类别权重平衡系数6是第四层分类层5的内部结构，其平衡直接带隙与间接带隙类别间的平衡以实现对所有直接带隙正确分类，减少误分类的发生。

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