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龙图腾网获悉温州大学申请的专利一种基于深度多路径注意力自适应图卷积网络的数据分类方法及系统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：CN119478550B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411914971.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度多路径注意力自适应图卷积网络的数据分类方法及系统是由胡众义;张舒展;肖磊;黄辉设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度多路径注意力自适应图卷积网络的数据分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度多路径注意力自适应图卷积网络的数据分类方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，获取并预处理rs‑fMRI数据得到BOLD序列，构建功能连接特征向量输入DMAGCN模型，最后经五折交叉验证获取最优模型用于分类。本发明通过数据预处理保障数据质量，为精准分析奠基。功能连接特征向量有效表征数据，输入模型后，Transformer主干网络与MLP分支网络可提取多源域特征，结合图网络利用非成像数据，使模型能学习到丰富特征，增强泛化性与适应性。本发明提高分类准确性，尤其在处理如孤独症谱系障碍这类不确定型数据分类时表现出色，推动相关疾病研究，为医学数据分类提供高效可靠方法。

本发明授权一种基于深度多路径注意力自适应图卷积网络的数据分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度多路径注意力自适应图卷积网络的数据分类方法，其特征在于，包括： 从孤独症脑成像数据交换数据库获取静息态功能磁共振成像数据，使用连接组分析的可配置管道进行预处理，得到BOLD序列； 利用BOLD序列构建功能特征矩阵，并取功能特征矩阵的上三角部分拉直获得功能连接特征向量，作为DMAGCN模型的输入； 构建DMAGCN模型，模型由主干网络和多个分支网络组成，主干网络用Transformer搭建，分支网络分别由MLP和图网络构成；主干网络用于提取所有源域的共有特征，分支网络用来提取单个源域的特有特征； 基于五折交叉验证的方法对DMAGCN模型进行验证，得到最优DMAGCN模型； 将待分类数据输入到最优DMAGCN模型中，得到数据分类结果； MLP和Transformer搭建的主干网络从成像数据中提取特征，图网络除了成像特征外，利用非成像数据作为节点之间的边，用于提供多模态信息来训练DMAGCN模型，当训练结束后，图网络会被丢弃，其他网络会共同对目标域作出决策。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人温州大学，其通讯地址为：325035 浙江省温州市茶山高教园区(瓯海区茶山镇)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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