中国石油大学(华东)庞善臣获国家专利权
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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种从卷积神经网络到图神经网络的算法模型迁移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：CN119670804B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411741804.7，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权一种从卷积神经网络到图神经网络的算法模型迁移方法是由庞善臣;张魁杰;吴文浩;贺晓;王璐琦;杨华慧;张媛媛设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种从卷积神经网络到图神经网络的算法模型迁移方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能神经网络技术领域，特别涉及一种从卷积神经网络到图神经网络的算法模型迁移方法。本发明提出了“卷积桥”的创新概念，这是一种旨在优化从卷积神经网络到图神经网络的跨域迁移过程的重要机制。该桥有效地对齐了卷积神经网络和图神经网络之间的数据结构，促进了基于卷积神经网络的模型向图领域的无缝迁移。通过卷积桥，本发明成功地将Inception架构和U‑Net架构从卷积神经网络迁移到图神经网络，形成了GraInc模型和GraU‑Net模型。GraInc模型和GraU‑Net模型表现出显著的竞争力，特别是在密集图数据集上。
本发明授权一种从卷积神经网络到图神经网络的算法模型迁移方法在权利要求书中公布了：1.一种从卷积神经网络到图神经网络的算法模型迁移方法，其特征在于，包括以下内容： 1在图上进行卷积：定义了k阶邻居集合，其中k阶邻居表示通过k跳能够到达目标节点的节点集合，将像素和邻居集合视作等价的卷积单元，实现卷积神经网络向图的迁移应用； 2进行邻居级卷积： L阶邻居级图卷积的过程如下： 其中,表示节i和节点j之间k阶关联分数，θk代表第k阶邻居的可学习权重，Nki代表节点i的第k阶邻居集，xj代表的是节点j的节点特征，代表的是经过L阶邻居级图卷积更新的节点i的特征； L阶邻居级卷积定义如下： 其中，σ·是激活函数，W是可学习的权重矩阵，用于提取和压缩节点特征，X代表所有节点的特征矩阵，代表k阶的邻接矩阵； C通道图卷积算子的过程如下： ConvGX,L,C＝ConcatenationConvG1X,L,ConvG2X,L,…,ConvGCX,L； 其中，ConvGX,L,C是一个基本的邻居级图卷积模块，可以扩展到各种图模型中。
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