基于复数量子图神经网络的蛋白质分类方法

本发明公开了基于复数量子图神经网络的蛋白质分类方法，充分融合复数计算与量子图卷积的优势，不仅能够有效捕捉蛋白质分子结构中的非欧几里得空间关系，还能够模拟更复杂的拓扑与特征交互模式。相较于传统的图神经网络模型，本发明在特征表达能力、分类准确性以及模型泛化能力方面具有明显提升，解决现有图神经网络在处理高维复杂结构图数据时计算资源消耗大、对多尺度特征表达能力不足、以及难以准确模拟生物分子中量子关联信息等问题，实现了对于蛋白质所属类别的有效分类。同时，本发明在处理高维复杂蛋白质结构数据时具有更高的鲁棒性与计算效率，为生物医药领域中的蛋白质功能预测与疾病机制研究提供了更为精准、高效的智能分析工具。