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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于图神经网络的MXenes材料性能预测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：CN121118699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511663364.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于图神经网络的MXenes材料性能预测方法是由满奕;周敏霞;韩育林设计研发完成，并于2025-11-13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MXenes材料性能预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于材料性能预测技术领域，公开一种基于图神经网络的MXenes材料性能预测方法，方法包括：获取待预测MXenes材料的结构特征参数；基于结构特征参数，分别匹配节点衍生信息、边衍生信息和全局衍生信息；基于节点衍生信息、边衍生信息以及全局衍生信息，构建初始特征向量集，基于边特征向量以及基于全局特征向量；通过图神经网络的各层对初始特征向量集中的各特征向量进行分层处理，以得到待预测MXenes材料目标性能指标。本方案有效解决了现有技术中几何信息编码不充分、无法有效区分层内‑层间相互作用等关键技术难题。

本发明授权一种基于图神经网络的MXenes材料性能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的MXenes材料性能预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待预测MXenes材料的结构特征参数，所述结构特征参数包括原子坐标、原子类型、晶格参数和边特征信息，所述边特征信息包括原子间距离、角度信息和化学键类型； 基于所述结构特征参数，分别匹配节点衍生信息、边衍生信息和全局衍生信息； 基于所述节点衍生信息、边衍生信息以及所述全局衍生信息，构建初始特征向量集，其中，所述初始特征向量集包括基于所述节点衍生信息构建的节点特征向量，基于所述边衍生信息构建的边特征向量以及基于所述全局衍生信息构建的全局特征向量； 通过图神经网络的多头注意力图卷积层结合注意力权重对输入的所述节点特征向量和所述边特征向量进行处理，得到所述待预测MXenes材料的图卷积特征向量后输入给所述图神经网络的全局注意力层； 所述图神经网络的全局注意力层接收所述图卷积特征向量并进行相关性分析，生成全局注意力增强特征，通过特征重加权机制对所述全局注意力增强特征进行处理，得到所述待预测MXenes材料的全局关联特征向量后输入给所述图神经网络的融合预测层； 图神经网络的融合预测层获取所述全局特征向量以及接收所述全局注意力层输入的所述全局关联特征向量，对所述全局特征向量和所述全局关联特征向量进行融合预测，输出所述预测MXenes材料目标性能指标；； 其中，基于所述边衍生信息构建边特征向量包括： 基于高斯径向基函数和球谐函数对所述边衍生信息进行组合编码，生成表征原子对相互作用的边的边特征向量，其中边特征向量表征为： 2； 式中，为边i,j的特征向量，RBF为高斯径向基函数，SBF为球谐函数，是距离编码，指的是原子节点i与原子节点j之间的欧几里得距离： 3； 是角度编码， 4。

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