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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于双层图神经网络的加工特征识别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：CN117197801B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202311242524.7，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种基于双层图神经网络的加工特征识别方法是由郑志镇;胡博;李建军;王华昌设计研发完成，并于2023-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双层图神经网络的加工特征识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于双层图神经网络的加工特征识别方法，包括：获取零件模型并解析，构建零件模型的初始邻接图；对于零件模型的面和边，计算相应的第一面特征张量和第一边特征张量，得到第一邻接图；将零件模型进行三角网格化，解析三角网格后的零件模型，计算每个三角面的几何信息和拓扑信息，得到第二邻接图；将第一邻接图和第二邻接图进行结合，构建得到双层图结构数据集；构建双层图神经网络模型，利用双层图结构数据集对双层图神经网络模型进行迭代训练；获取待检测零件模型，将待检测零件模型输入训练好的双层图神经网络模型中，得到零件加工特征进行可视化展示。本发明在确保识别精度的同时保证参数量尽可能小并提高效率。

本发明授权一种基于双层图神经网络的加工特征识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双层图神经网络的加工特征识别方法，其特征在于，包括： S1获取零件模型，将零件模型在B-Rep表示法下进行解析，得到零件模型的面集合和边集合； S2遍历零件模型的面集合和边集合，计算获得面对象和边对象、面属性和边属性，将面属性作为特征值赋给面对象，将边属性作为特征值赋给边对象，基于面对象和边对象生成初始邻接图，将面对象的特征值作为第一面特征张量、将边对象的特征值作为第一边特征张量，将第一面特征张量和第一边特征张量作为属性添加到初始邻接图的节点和连接边上，得到第一邻接图； S3将零件模型进行三角网格化，解析三角网格后的零件模型，得到三角面集合和三角边集合，遍历三角面集合和三角边集合，计算获得三角面对象和三角边对象、三角面属性和三角边属性，将三角面属性作为特征值赋给三角面对象，将三角边属性作为特征值赋给三角边对象，基于三角面对象和三角边对象构建初始的第二邻接图，将三角面对象的特征值作为第二面特征张量、将三角边对象的特征值作为第二边特征张量，将第二面特征张量和第二边特征张量作为属性添加到初始的第二邻接图的节点和连接边上，得到第二邻接图； S4将第一邻接图和第二邻接图进行结合，构建得到双层图结构数据集； S5构建双层图神经网络模型，利用双层图结构数据集对双层图神经网络模型进行迭代训练，直至达到模型要求，得到训练好的双层图神经网络模型； S6获取待检测零件模型，将待检测零件模型输入训练好的双层图神经网络模型中，得到零件加工特征，并将零件加工特征进行可视化展示。

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