双路自编码器的属性网络表示学习

属性网络表示学习的目的是在保证网络中节点性质的前提下,结合结构和属性信息学习节点的低维稠密向量表示。目前属性网络表示学习方法忽略了网络中属性信息的学习,且这些方法中的属性信息与网络拓扑结构的交互性不足,不能高效融合网络结构和属性信息。针对以上问题,提出一种双路自编码器的属性网络表示学习（DENRL）算法。首先,通过多跳注意力机制捕获节点的高阶邻域信息;其次,设计低通拉普拉斯滤波器去除高频信号,并迭代获取重要邻居节点的属性信息;最后,构建自适应融合模块,通过结构和属性信息的一致性及差异性约束来增加对重要信息的获取,并通过监督两个自编码器的联合重构损失函数训练编码器。在Cora、Citeseer、Pubmed和Wiki数据集上的实验结果表明,与DeepWalk、ANRL(Attributed Network Representation Learning)等算法相比,DENRL算法在3个引文网络数据集上聚类准确率最高、算法运行时间最少,在Cora数据集上聚类准确率为0.775和运行时间为0.460 2 s;且DENRL算法在Cora和Citeseer数据集上链路预测精确率最高,分别达到了0...     

单侧变截面辊弯成形系统的运动分析

对直线电机驱动的单侧变截面辊弯成形系统进行了运动分析。应用正解法分析了末端轧辊的位移、速度、加速度等受直线电机相关参数的影响,并列出了相关的运动方程。应用Matlab语言描绘出了末端轧辊的运动参数的变化曲线,通过曲线对比,分析了直线电机的各个运动参数的变化对末端轧辊速度、加速度等影响;分析并探讨了有关的结构参数的变化对末端轧辊的位移、速度、加速度的影响。     

舌尖上的加油站

炊事大赛让江苏石油员工得到了食惠,并促进了“家”文化建设不断创新完善。群英烩、油爆大虾、孔雀东南飞、红烧丸子……看着这些菜品,你一定以为是哪个大酒店的名厨烹制出来的,出乎意料的是,这些菜品是出于中国石化江苏石油泰州分公司3名加油员之手。“炊事技能竞赛一连举办了八届,公司就是要通过这种实实在在的方法促进基层加油站小食堂办得更好,员工能够得到‘食惠’。     

橡胶硫化剂DPTT溶剂法合成技术研究

试验研究橡胶硫化剂DPTT溶剂法合成技术,结果表明:以丁酮作为反应溶剂时目标产物熔点、收率和外观有较好的结果,硫磺微过量即:n(硫磺)∶n(六氢吡啶)=2.15∶1时、氧化脱色温度为70℃,产品初熔点113.8℃,收率为99.75%。