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基于 PyTorch Geometric 的图级分类模块，专为 EEG/BCI 等场景设计。

采用组件化策略模式，支持灵活的图结构学习、节点编码和图级池化。

核心组件
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- `GraphStructureLearner`: 图结构预处理/动态学习 (Identity/Threshold/KNN/DropEdge)
- `GraphEncoder`: GNN 节点编码器 (GNNEncoder/MLPEncoder)
- `GraphReadout`: 图级池化 (Mean/Max/Add/Concat/Attention)
- `GraphClassifier`: 统一的图分类器
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# 模块导出
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# __all__ = [
#     # 枚举
#     'PoolingType',
#     'GNNType',
#     # 配置
#     'GraphClassifierConfig',
#     # 输出
#     'GraphOutput',
#     # 基类
#     'BaseModule',
#     'BaseGraphStructureLearner',
#     'BaseGraphEncoder',
#     'BaseGraphReadout',
#     # 结构学习器
#     'IdentityStructureLearner',
#     'EdgeThresholdStructureLearner',
#     'CosSimStructureLearner',
#     'KNNStructureLearner',
#     'DropEdgeStructureLearner',
#     # 编码器
#     'GNNEncoder',
#     'MLPEncoder',
#     # 池化
#     'MeanReadout',
#     'MaxReadout',
#     'AddReadout',
#     'ConcatReadout',
#     'AttentionReadout',
#     # 分类器
#     'GraphClassifier',
#     # 训练
#     'GraphClassificationProcedure',
#     # 工具类
#     'AdjacencyUtils',
#     'GraphBuilder',
#     # 工厂函数
#     'create_gnn',
#     'create_readout',
#     'create_graph_classifier',
# ]
