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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利基于图卷积网络和自注意力机制的DNA存储编码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：CN116206691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310220809.4，技术领域涉及：G16B50/30；该发明授权基于图卷积网络和自注意力机制的DNA存储编码方法是由张强;曹犇;王鹏飞设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图卷积网络和自注意力机制的DNA存储编码方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图卷积网络和自注意力机制的DNA存储编码方法，属于DNA存储中编码技术领域。具体为：预测满足组合约束条件的DNA编码序列，首先对已有DNA编码进行筛选和数据清洗，构造DNA存储编码训练集；其次，训练基于图卷积神经网络和自注意力机制的预测模型，利用自注意力机制捕捉局部DNA编码的关系；然后，将处理为图的编码数据输入预测模型，进行满足组合约束的编码预测；最后，输出符合条件的DNA存储编码集合。本发明构建了DNA存储编码训练集，训练了一个图卷积自注意力神经网络，更好地捕获编码之间的关系，采用基于学习的预测模型进行DNA存储编码，使得本发明在处理具有复杂约束的编码时有着较高的编码效率。

本发明授权基于图卷积网络和自注意力机制的DNA存储编码方法在权利要求书中公布了：1.基于图卷积网络和自注意力机制的DNA存储编码方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤1：构建满足组合约束的DNA存储编码训练集 收集不同约束下DNA存储编码结果，并对DNA存储编码数据进行预处理，即将DNA存储编码间的关系和编码中的信息映射为图中节点和边，最终完成DNA存储编码训练集的构建； 步骤2：构建图卷积自注意力神经网络 搭建由多层卷积层和自注意力机制层组成的图卷积自注意力神经网络，结构依次为输入层、第一卷积层、第一池化层、第二卷积层、第二池化层、自注意力层、第三卷积层、激活层和输出层；并将图卷积自注意力神经网络池化层设置平均池化方式，激活层使用非线性激活函数ReLU，在最后一层使用sigmoid函数； 步骤3：训练图卷积自注意力神经网络 将步骤1中构建的带有类别标签的满足组合约束的DNA存储编码训练集输入步骤2中构建的图卷积自注意力神经网络迭代更新网络参数，直至初步预训练的损失函数预测得到的类别标签与实际类别标签之间的差异值收敛为止，得到初步训练的图卷积自注意力神经网络模型； 步骤4：对不包含类别标签的DNA存储编码图进行节点分类 将一个不含类别标签的DNA编码图输入到步骤3中训练好的图卷积自注意力神经网络中，网络输出一个预测概率的特征向量，通过特征向量与阈值的比较，确定每一个节点是否属于DNA存储编码集合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连理工大学，其通讯地址为：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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