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深度学习在提取数据特征方面取得了巨大的成功,尤其是在处理节点间关系信息丰富的图数据时,通过在频域上使用图滤波器进行图卷积操作,设计出了多种图神经网络。这些图神经网络主要关注设计固定的滤波器或学习简单的滤波器,但这种对滤波器的简化可能会导致滤波器不能适用于所有的图数据。为了解决上述问题,提出了一种基于元学习和图滤波器的节点分类模型MGCN,以提高图滤波器的普适性。模型利用元学习为图卷积神经网络(GCN)的滤波器学习了一组初始化权重,在对滤波器的权重进行微调之后,模型可以快速地适应新任务。为了验证MGCN的有效性,在6个基线数据集上进行了大量实验。实验结果表明,提出的模型相比于传统图神经网络模型可以适用于更加广泛的图数据。 相似文献
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三峡工程坝区为前震旦系统结昌花岗岩,受风化和结构面网络的制约,形成了不同类型的水文地质结构体,各类水文地质结构体在分面进行压力水浸泡上。 相似文献
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一、普通抽样规则中存在的问题在对大批工业产品进行抽样检测试验时常采用序贯分析的方法,其特点是在抽样时可以事先不规定样本个数,而是要求给出一组采样规则。在抽取每一个样本后,按照该规则一定要作出下面三个判断之一:接收,拒收,再抽取一个样本。尤其当试验带有破坏性时,人们希望抽取样本的个数尽可能地少,以求尽可能降低抽样检验的费用,往往会采用这种序贯抽样方案。众所周知,通常的采样规则分别用下面三个公式来描述接收区域,拒收区域或连续抽检区域:V_n≤cn+d_2V_n≥cn+d_1cn+d_2<V_n<cn+d_1这里的c,d_1,d_2均… 相似文献
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将结构面发育密度的概率分析应用于隔河岩枢纽厂房机窝的施工地质编录中,是为了简化在精度要求下繁重编录工作的一种尝试。实践证明,此法简化了施工地质编录,也是对平行节理组发育展布规律的定量分析的有效方法,不仅完全能满足传统“全测素描法”的精度要求,还收集了结构面发育规律大量而丰富的定量数据与信息,并大大加快编录速度,赶上快速施工的需要。 相似文献
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隔河岩大坝消力池右岸高边坡的稳定性直接关系到消力池和厂房的安全运转,也影响大坝右岸拱座抗力,其稳定性至关重要。从边坡岩体结构、边坡开挖、水库蓄水后岩溶水文地质条件的有害演化等诸因素分析其对边坡稳定的不利影响。边坡可能以坠落、倾倒、平推位移等形式破坏。其中F_1切割体经计算分析倾倒破坏的难度大,kc大于1。而平移——位移破坏的稳定安全系数Kc小于1,同时结合宏观地质判断说明,F_1切割体不进行处理.难于保证在运行期的稳定。治本加固处理在于改善坡脚页岩封闭条件和整个边坡地下水的补排条件。治标处理措施,包括挖除部分危崖和适当锚固。 相似文献
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