浙江大学杭州国际科创中心张强获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学杭州国际科创中心申请的专利一种基于蛋白质预训练场景下的数据选择方法和装置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：CN116013418B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211688943.9，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种基于蛋白质预训练场景下的数据选择方法和装置是由张强;赖奕璇;陈华钧设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于蛋白质预训练场景下的数据选择方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于蛋白质预训练场景下的数据筛选方法和装置，包括：获取蛋白质数据，并将每条蛋白质数据表征为三维图结构；利用基于图神经网络的图编码模型对每个三维图结构进行编码得到蛋白质的隐向量；将数据筛选问题建模为最大覆盖率问题，依据每条蛋白质的隐向量与其他蛋白质的隐向量之间的距离来定义样本体积，依据样本体积筛选蛋白质数据。该方法不加入人的干预，端到端地对蛋白质数据进行筛选，通过数据本身的特征指导筛选，保证了筛选的理论合理性和鲁棒性，同时应用场景广泛，在多种数据上都达到最小数据规模和最优表现之间的平衡，将筛选的蛋白质数据直接应用到预训练中，提高了训练效率，同时保证了解决方案的全局最优。
本发明授权一种基于蛋白质预训练场景下的数据选择方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于蛋白质预训练场景下的数据筛选方法，其特征在于，包括： 获取蛋白质数据，并将每条蛋白质数据表征为三维图结构； 利用基于图神经网络的图编码模型对每个三维图结构进行编码得到蛋白质的隐向量； 将数据筛选问题建模为最大覆盖率问题； 依据每条蛋白质的隐向量与其他蛋白质的隐向量之间的距离来定义样本体积，依据样本体积筛选蛋白质数据，具体包括：针对当前空间中蛋白质的隐向量，基于KD算法计算划分维度，即计算每个维度中元素值的方差，将最大方差对应维度的中位数对应的值保存到集合中，同时筛选最大方差对应的维度为划分维度，依据划分维度将当前空间划分为两个子空间，并计算每个子空间的体积，将每个体空间推入优先排列，并在优先队列中对每个子空间按照体积进行降序排序；将优先队列中体积最大的子空间作为当前空间执行选择过程，直到集合中的数据量满足要求为止。
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