云南師范大學李春艷獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉云南師范大學申請的專利一種基于圖神經網絡的分子表示學習分布外泛化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120354085B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510704618.4，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權一種基于圖神經網絡的分子表示學習分布外泛化方法是由李春艷;朱杭;張歡;曾湘祥設計研發完成，并于2025-05-29向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于圖神經網絡的分子表示學習分布外泛化方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于圖神經網絡的分子表示學習分布外泛化方法，屬于深度學習技術領域。該方法通過無監督學習和環境分類器訓練，分子圖首先經過環境劃分，然后通過GNN編碼器和預測器計算環境分類損失。接著，提取節點嵌入并生成子圖掩碼，計算輸入圖與子圖之間的KL散度損失。然后，生成的子圖掩碼作用于GNN編碼器，計算子圖預測損失。最終，綜合考慮環境分類損失、KL散度損失和子圖預測損失，通過反向傳播更新模型參數。該方法通過迭代訓練，優化模型的分布外泛化能力，確保子圖壓縮、分類任務和環境損失之間的平衡，同時，損失函數結合了環境分類、子圖生成和分類任務，提升了分子表示學習的性能和泛化能力。
本發明授權一種基于圖神經網絡的分子表示學習分布外泛化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于圖神經網絡的分子表示學習分布外泛化方法，其特征在于： Step1：環境分類器與重構網絡相結合，進行無監督訓練； Step2：加載訓練好的環境分類器，對分子圖進行環境劃分，再將分子圖輸入到GNN編碼器和預測器，計算環境分類損失，所述分子圖為DrugOOD數據集； Step3：將分子圖輸入到所述GNN編碼器，提取節點嵌入；隨后將嵌入傳入子圖提取器，生成子圖掩碼，通過子圖掩碼的分子計算輸入圖與子圖之間的KL散度損失； Step4：將生成的子圖掩碼作用于所述GNN編碼器，獲取子圖的嵌入，將子圖的嵌入輸入預測器后，計算子圖預測損失； Step5：將環境分類損失、KL散度損失和子圖預測損失按照預設權重加權求和，得到最終損失，再通過反向傳播來計算損失對模型參數的梯度，進而更新模型參數； Step6：重復執行Step2至Step5，直至遍歷完所有訓練數據，完成GNN編碼器、子圖生成器和預測器的訓練，再對數據進行預測，輸出最終的分類結果。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人云南師范大學，其通訊地址為：650500 云南省昆明市呈貢區聚賢街768號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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