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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利多维数据特征提取方法、装置、设备和存储介质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：CN119694398B 。

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：202411587415.3，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权多维数据特征提取方法、装置、设备和存储介质是由任智祥;汪铭庆;田永鸿设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本多维数据特征提取方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供多维数据特征提取方法、装置、设备和存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法获取离散的蛋白质残基数据和连续的蛋白质结构数据，然后确定离散网络参数和连续网络参数，将蛋白质残基数据和蛋白质结构数据作为初始输入数据输入连续离散卷积神经网络模型，利用连续离散卷积层根据离散网络参数和连续网络参数更新卷积核参数，基于更新后的卷积核参数对初始输入数据进行特征提取，得到多维表征输出数据。利用连续离散卷积层根据离散网络参数和连续网络参数将连续卷积和离散卷积的特征提取过程进行融合，利用更新后的卷积核参数对多维输入数据进行特征提取，提升多维数据的特征提取结果准确性。

本发明授权多维数据特征提取方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多维数据特征提取方法，其特征在于，应用于连续离散卷积神经网络模型，所述连续离散卷积神经网络模型中至少包括连续离散卷积层，所述方法包括： 获取离散的蛋白质残基数据和连续的蛋白质结构数据； 根据所述蛋白质残基数据从至少一个离散卷积网络中选取一维卷积网络，获取所述一维卷积网络的卷积核尺寸参数作为离散网络参数；根据所述蛋白质结构数据选取连续卷积网络的卷积核空间半径参数作为连续网络参数； 将所述蛋白质残基数据和所述蛋白质结构数据作为初始输入数据输入所述连续离散卷积神经网络模型，利用所述连续离散卷积层根据所述离散网络参数和所述连续网络参数更新卷积核参数，基于更新后的卷积核参数对所述初始输入数据进行特征提取，得到多维表征输出数据； 所述利用所述连续离散卷积层根据所述离散网络参数和所述连续网络参数更新卷积核参数，包括：根据所述卷积核空间半径参数确定至少一个三维偏移量，以及根据所述卷积核尺寸参数确定至少一个一维偏移量；计算所述三维偏移量和所述卷积核空间半径参数的和得到第一中间值，计算所述第一中间值的倒数作为偏移参数；获取所述一维偏移量对应的所述连续离散卷积层的模型参数；根据所述偏移参数和所述模型参数的乘积得到更新的卷积核；逐一改变所述一维偏移量和或所述三维偏移量的值，得到多个偏移量组合，计算每个所述偏移量组合对应的所述卷积核参数。

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