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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于哈希算法的分子分类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：CN115331754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210995952.6，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权基于哈希算法的分子分类方法是由吴炜;罗川;吴立军设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于哈希算法的分子分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于哈希算法的分子分类方法，包括获取已知分类的分子并构建分子结构图；计算图中顶点的向量表达；得到各个顶点的邻接节点向量和表达并拼接得到各个顶点的哈希码向量表达；将顶点的哈希码向量表达全部相加；得到每个分子结构图的向量表达；计算任意两个分子结构图之间的相似度并构建核矩阵；训练得到分子图分类器；获取待分类分子的分子结构图与已知分子结构图之间的相似度，并输入到分子图分类器得到分类结果。本发明方法避免了图神经网络中海量的参数学习，同时不再依赖昂贵的高端硬件，能够在满足分子分类精度的前提下，明显降低时间开销，尤其适用于大规模分子图数据集场景下的分类任务，而且可靠性高，精确性好，效率较高。

本发明授权基于哈希算法的分子分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于哈希算法的分子分类方法，包括如下步骤： S1.获取已知分类的分子，并构建对应的分子结构图； S2.针对步骤S1获取的分子结构图，采用SimHash算法计算图中各个顶点的向量表达；具体包括如下步骤： 初始化SimHash算法的参数：生成服从高斯分布的R组K个d维向量；d为分子结构图中顶点的特征个数； 将分子结构图中的每个顶点，在初始阶段表示为d维特征向量x，并随机生成K个服从高斯分布的d维超平面法向量nk，k＝1,2,...,K； 采用以下算式，将特征向量x转换为K维哈希码，从而得到顶点的向量表达： 式中为第k维哈希码； S3.针对图中的每个顶点，找到顶点的所有邻居节点，并将对应的邻居节点的向量表达相加，得到各个顶点的邻接节点向量和表达； S4.拼接各个顶点的向量表达和该顶点的邻接节点向量和表达，得到各个顶点的哈希码向量表达； S5.将各个顶点的哈希码向量表达全部相加； S6.针对步骤S1获取的每一个分子结构图，均重复步骤S2～S5直至设定的次数，得到每个分子结构图的向量表达； S7.根据步骤S6得到的每个分子结构图的向量表达，计算任意两个分子结构图之间的相似度，从而构建核矩阵； S8.将步骤S7得到的核矩阵输入到支持向量机中，从而训练得到分子图分类器； S9.针对待分类的分子，获取该分子的分子结构图的向量表达，计算该分子与已知分子结构图之间的相似度，并将相似度结果输入到步骤S8得到的分子图分类器中，从而得到待分类的分子的分类结果。

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