大脑是人体最复杂最精妙的器官,负责处理各种外界信息并做出正确反映。大脑中数以百亿计的神经元相互连接,构成了人类认知和行为模式的多样性。智力是人类得以创造文明的重要因素,也是个体不断成长进步的内驱力,因此各界研究者对智力的研究一直如火如荼。智力包罗万象,逻辑推理、思辨、记忆、解决问题的能力都统归于智力,但其抽象且不可直接测量的特点也是研究上的一大难点。非侵入的磁共振成像技术是探寻大脑活动和其神经机制的重要手段,大脑的复杂结构决定了多种模态磁共振成像共同预测将会更加完善全面地揭示大脑智力机制。本文以构建更高效的图神经网络智力预测模型以及探究智力的性别差异机制、结构和功能脑网络智力机制为目标,开展了如下研究:（1）针对智力预测建模过程中未考虑保留所有向当前脑区节点发送传播信息的脑区节点导致的脑网络连接信息损失问题,本文提出了基于共享权重的边缘驱动图神经网络智力预测方法,通过共享权重策略,保留所有脑区与当前脑区的传播信息。该方法融合了大脑拓扑信息与图论,包含输入层,输出层以及多个中间层,其中每个中间层节点值更新通过图卷积计算、张量积计算、特征转换激活三个步骤完成。为测试此方法在分类实验上的性能,本文进行了流体智力回归实验和性别分类实验,根据实验结果,本文提出的方法与其他方法相比,在HCP数据集上的流体智力回归实验和性别分类实验性能均有显著提升。（2）之前个体智力和性别之间关系的研究常常采用线性回归方法,这种研究方式忽略了个体大脑的拓扑信息。本文通过基于共享权重的边缘驱动图神经网络智力预测方法探究个体间流体智力和晶体智力存在的性别差异,分别进行男性和女性的两种智力预测对比实验,探索男性和女性在两种智力上的差异,每种智力男女性之间的差异。在结果分析过程中,对ws-GPN添加独立训练模块,进行智力的性别独立预测和独立训练的差异探究。实验结果表明,女性晶体智力相比男性更容易被预测,男性流体智力相比女性更容易被预测;女性的流体智力数据有助于男性进行流体智力的预测,女性的晶体智力预测对于男性的晶体智力预测没有太大帮助。（3）针对目前多通过功能磁共振成像研究智力,少有弥散张量成像模态的预测及对比研究,而且单一模态数据预测得到的结果不能完整揭示智力的脑网络机制的问题。本文进行了充分的实验去探究脑结构网络和脑功能网络在流体智力和晶体智力两种预测任务上的预测能力,以及在每种智力预测任务中两种脑网络的神经生物学机制。实验证明脑功能网络具有更好的预测能力,且两种脑网络在智力预测任务上存在互补性,结合单一神经成像模态数据不能全面完整揭示大脑活动与个体认知行为之间关系的问题,本文通过融合功能磁共振数据和弥散张量成像数据,采用多模态智力预测模型进行智力预测实验。实验结果表明,多模态预测模型有效融合了两种模态脑网络数据,取得了优于单模态的预测性能。本文采用基于图神经网络的方法,进行脑功能连接网络智力预测、智力的性别差异机制、脑网络构建方式差异机制探究及多模态智力预测研究,在探索个体间两种智力的脑网络机制、全面准确认识并开发大脑、帮助提出脑结构和功能启发的新型神经网络模型等方面都具有重要意义。