云南师范大学李春艳获国家专利权
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龙图腾网获悉云南师范大学申请的专利一种基于图神经网络的分子表示学习分布外泛化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：CN120354085B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510704618.4，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于图神经网络的分子表示学习分布外泛化方法是由李春艳;朱杭;张欢;曾湘祥设计研发完成，并于2025-05-29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分子表示学习分布外泛化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于图神经网络的分子表示学习分布外泛化方法，属于深度学习技术领域。该方法通过无监督学习和环境分类器训练，分子图首先经过环境划分，然后通过GNN编码器和预测器计算环境分类损失。接着，提取节点嵌入并生成子图掩码，计算输入图与子图之间的KL散度损失。然后，生成的子图掩码作用于GNN编码器，计算子图预测损失。最终，综合考虑环境分类损失、KL散度损失和子图预测损失，通过反向传播更新模型参数。该方法通过迭代训练，优化模型的分布外泛化能力，确保子图压缩、分类任务和环境损失之间的平衡，同时，损失函数结合了环境分类、子图生成和分类任务，提升了分子表示学习的性能和泛化能力。
本发明授权一种基于图神经网络的分子表示学习分布外泛化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的分子表示学习分布外泛化方法，其特征在于： Step1：环境分类器与重构网络相结合，进行无监督训练； Step2：加载训练好的环境分类器，对分子图进行环境划分，再将分子图输入到GNN编码器和预测器，计算环境分类损失，所述分子图为DrugOOD数据集； Step3：将分子图输入到所述GNN编码器，提取节点嵌入；随后将嵌入传入子图提取器，生成子图掩码，通过子图掩码的分子计算输入图与子图之间的KL散度损失； Step4：将生成的子图掩码作用于所述GNN编码器，获取子图的嵌入，将子图的嵌入输入预测器后，计算子图预测损失； Step5：将环境分类损失、KL散度损失和子图预测损失按照预设权重加权求和，得到最终损失，再通过反向传播来计算损失对模型参数的梯度，进而更新模型参数； Step6：重复执行Step2至Step5，直至遍历完所有训练数据，完成GNN编码器、子图生成器和预测器的训练，再对数据进行预测，输出最终的分类结果。
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