一种基于图结构数据和神经网络的几何特征识别方法

本发明适用于人工智能和计算机辅助设计技术领域，提供了一种基于图结构数据和神经网络的几何特征识别方法，包括以下步骤：S1，将零件以图结构数据表示，根据方向向量，定义面、凹边和凸边，将一个机械零件以一个图结构的数据进行表示，从而构建特征提取方法；S2，根据S1中特征提取方法，构建样本，样本分为支持集和查询集；支持集包含每个类别少量的样本，用于构建原型；查询集则包含更多的样本，用于测试模型的分类性能；根据查询集中样本的预测类别和真实类别，计算损失函数，并通过反向传播算法优化图神经网络的参数。本发明依据已有的零件几何数据与标签，可以训练神经网络快速提取机械零件上的几何特征。