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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种面向消息传递神经网络的Wasserstein质心匹配层方法及产品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：CN117056726B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202311025472.8，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种面向消息传递神经网络的Wasserstein质心匹配层方法及产品是由朱文武;王鑫;初旭设计研发完成，并于2023-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向消息传递神经网络的Wasserstein质心匹配层方法及产品在说明书摘要公布了：本申请提供一种面向消息传递神经网络的Wasserstein质心匹配层方法及产品，涉及神经网络技术领域，包括：获取原始图信号；将所述原始图信号输入所述消息传递神经骨干网络，得到滤波图信号；将滤波图信号输入Wasserstein质心匹配层网络，获取滤波图信号与多个类质心之间的Wasserstein距离，得到图表示向量，其中，每个类质心用于表征每个图类别在Wasserstein空间中的向量表示的质心；将图表示向量输入分类器网络，得到原始图信号对应的预测类别。本申请通过设置Wasserstein质心匹配层网络在Wasserstein空间获取图表示向量，使得消息传递神经网络具有与图信号生成空间维度无关的可控收敛速率，克服图信号生成空间的维数诅咒，从而显著提升消息传递神经网络的尺寸泛化能力。

本发明授权一种面向消息传递神经网络的Wasserstein质心匹配层方法及产品在权利要求书中公布了：1.一种面向消息传递神经网络的Wasserstein质心匹配层方法，其特征在于，应用于消息传递神经网络，所述消息传递神经网络包括消息传递神经骨干网络、Wasserstein质心匹配层网络以及分类器网络，所述方法包括： 获取原始图信号； 将所述原始图信号输入所述消息传递神经骨干网络，得到滤波图信号； 将所述滤波图信号输入所述Wasserstein质心匹配层网络，获取所述滤波图信号与多个类质心之间的Wasserstein距离，得到图表示向量，其中，每个类质心用于表征每个图类别在Wasserstein空间中的嵌入的质心； 将所述图表示向量输入所述分类器网络，得到所述原始图信号对应的预测类别； 将所述滤波图信号输入所述Wasserstein质心匹配层网络，获取所述滤波图信号与多个类质心之间的Wasserstein距离，得到图表示向量，包括： 将所述滤波图信号输入所述Wasserstein质心匹配层网络，获取所述原始图信号在所述Wasserstein空间中的嵌入，作为目标嵌入； 计算所述目标嵌入与所述每个类质心在所述Wasserstein空间中的Wasserstein距离； 将所述Wasserstein空间中的所有Wasserstein距离组合为所述图表示向量； 其中，所述目标嵌入按照如下公式表示： 其中，为所述目标嵌入，为所述消息传递神经网络，为所述原始图信号中的节点数；为狄拉克函数，观测到时函数的取值1，否则为0，为第i个图节点； 所述目标嵌入与所述每个类质心的2-Wasserstein距离按照如下公式进行表示： 其中，为2-Wasserstein距离，为类别C对应的类质心，；为所述目标嵌入。

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