图形神经网络（GNNS）从节点功能和输入图拓扑中利用信号来改善节点分类任务性能。然而，这些模型倾向于在异细胞图上表现不良，其中连接的节点具有不同的标记。最近提出了GNNS横跨具有不同程度的同性恋级别的图表。其中，依赖于多项式图滤波器的模型已经显示了承诺。我们观察到这些多项式图滤波器模型的解决方案也是过度确定的方程式系统的解决方案。它表明，在某些情况下，模型需要学习相当高的多项式。在调查中，我们发现由于其设计而在学习此类多项式的拟议模型。为了缓解这个问题，我们执行图表的特征分解，并建议学习作用于频谱的不同子集的多个自适应多项式滤波器。理论上和经验证明我们所提出的模型学习更好的过滤器，从而提高了分类准确性。我们研究了我们提出的模型的各个方面，包括利用潜在多项式滤波器的依义组分的数量以及节点分类任务上的各个多项式的性能的依赖性。我们进一步表明，我们的模型通过在大图中评估来扩展。我们的模型在最先进的模型上实现了高达5％的性能增益，并且通常优于现有的基于多项式滤波器的方法。
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