用于轴承故障诊断的两步迁移学习法

由于轴承故障数据存在数据量少和分布不均衡的问题,将迁移学习引入故障诊断领域,同时由于轴承故障数据的分布与源数据集分布差异巨大,直接采用迁移学习的方法会产生负迁移效应,即由于源数据集与目标数据集间分布差异过大而导致无法学习到源数据集的知识,提出一种对迁移学习进行改进的诊断新方法:即两步迁移学习法,使用DCGAN来制作辅助...     

基于残差门控图卷积网络的源代码漏洞检测

软件漏洞是导致网络安全事故的一项重要因素。针对现有静态代码分析工具存在较高的误报率与漏报率问题,提出了一种基于残差门控图卷积网络的自动化漏洞检测方法。首先将源代码转换成包含语义、语法特征信息的代码图数据,然后使用残差门控图卷积神经网络对图结构数据进行表示学习,最后训练神经网络模型来预测代码漏洞,实现了C/C++函数代码自动漏洞检测。该方法采用VDISC数据集来验证有效性,检测结果的F1值（CWE-119漏洞类型）达到了76.60%,并与基线方法相比,F1值分别提高了9.46个百分点、7.24个百分点、5.67个百分点、8.42个百分点,所提方法有效提高了漏洞检测能力,证明了该方法的有效性。     

松耦合图卷积文本分类网络

文本分类任务是自然语言处理领域内一个重要的研究问题.近年来,因处理复杂网络结构的出色能力,图神经网络模型(Graph Neural Network,GNN)受到广泛关注并被引入到文本分类任务中.在之前的研究中,基于图卷积网络(Graph Convolu-tional Neural Network,GCN)的分类模型使用...     

基于图卷积集成的网络表示学习

针对现有网络表示学习方法泛化能力较弱等问题,提出了将stacking集成思想应用于网络表示学习的方法,旨在提升网络表示性能。首先,将3个经典的浅层网络表示学习方法DeepWalk、Node2Vec、Line作为并列的初级学习器,训练得到三部分的节点嵌入拼接后作为新数据集;然后,选择图卷积网络(graph convolutional network, GCN)作为次级学习器对新数据集和网络结构进行stacking集成得到最终的节点嵌入,GCN处理半监督分类问题有很好的效果,因为网络表示学习具有无监督性,所以利用网络的一阶邻近性设计损失函数;最后,设计评价指标分别评价初级学习器和集成后的节点嵌入。实验表明,选用GCN集成的效果良好,各评价指标平均提升了1.47~2.97倍。     

基于图卷积网络的文本分割模型

文本分割的主要任务是将文本按照主题相关的原则划分为若干个相对独立的文本块。针对现有文本分割模型提取文本段落结构信息、语义相关性及上下文交互等细粒度特征的不足,提出了一种基于图卷积网络（GCN）的文本分割模型TS-GCN。首先,基于文本段落的结构信息与语义逻辑构建出文本图;然后,引入语义相似性注意力来捕获文本段落节点间的细粒度相关性,并借助GCN实现文本段落节点高阶邻域间的信息传递,以此增强模型多粒度提取文本段落主题特征表达的能力。将所提模型与目前常用作文本分割任务基准的代表模型CATS及其基础模型TLT-TS进行对比。实验结果表明在Wikicities数据集上,TS-GCN在未增加任何辅助模块的情况下比TLT-TS的评价指标Pk值下降了0.08个百分点;在Wikielements数据集上,相较于CATS和TLT-TS,所提模型的Pk值分别下降了0.38个百分点和2.30个百分点,可见TLT-TS取得了较好的分割效果。     

基于图卷积神经网络的网络节点补全算法

网状数据结构通常获取的网络数据不完整,存在缺失节点.对此,文中提出基于图卷积神经网络的网络节点补全算法.首先对可观测网络进行成对采样,构造目标节点对的封闭子图和特征矩阵.然后利用图卷积神经网络提取子图及特征矩阵的表征向量,用于推断子图中的目标节点对之间是否存在缺失节点,同时判断不同目标节点对间的缺失节点是否为同一节点.最后,在真实网络数据集及人工生成的网络数据集上的实验表明,文中算法可较好解决网络补全问题,在缺失节点比例较大时仍能有效补全网络.     

基于结构误差的图卷积网络

针对图卷积网络选取交叉熵作为损失函数在小样本数据集上可能导致模型训练过拟合、模型泛化能力不强等问题,提出了基于结构误差的图卷积网络。将改进的基于结构误差的支持向量机(support vector machine, SVM)作为图卷积网络的分类器,能够降低模型过拟合的风险。在SVM的泛化误差理论基础上,对SVM的损失函数进行改进,所提出的方法在最大化异类样本间隔的同时限制同类样本间的间隔,提升了模型的泛化能力。首先计算特征空间中特征向量到中心点的平均距离,由它近似替换最小包含球的半径,然后由新的损失函数指导模型的学习。在基于骨骼的行为识别领域的NTU RGB+D60和NTU RGB+D120数据集上的实验证明,相比于传统的图卷积网络模型,所提出的方法能够明显提升识别准确率并且具有更好的泛化性能。     

基于图卷积网络的运动想象识别

运动想象识别将大脑的神经活动信号转为编码输出以实现意念控制,是脑机接口的一个重要研究方向.近年来深度学习算法的应用进一步提高了运动想象识别的准确率,但是当前基于深度学习的运动想象分析都将多路脑电信号作为二维矩阵信号,忽视了不同节点的空间关联信息.为了解决这个问题,将图卷积网络算法应用到运动想象分类中,通过多个节点脑电信...     

面向微小振动故障诊断的匹配小波深度迁移学习

针对传统方法在微小振动故障诊断中存在的特征识别效率低和样本数量有限等问题,提出匹配小波深度模型迁移学习方法。首先利用Morse连续小波对一维故障信号进行匹配升维,捕捉微小变化,得到可视化强化特征图像;其次对深度迁移网络源域模型进行有效迁移,该模型具有高效的图像学习经验,可降低目标域训练样本数量;最后在模型迁移中根据有限数据进行流程的参数优化。实验证明,该方法泛化能力强,可对多工况下微小特征进行检测与定位,并有效减少对数据的依赖,能够极大提高运算速度和诊断精度。     

异构图卷积网络研究进展

现实世界中的很多场景都能用多种节点类型和边类型组成的异构网络表示.网络中蕴含着丰富语义关系,并具有实际应用价值,引起了学术界和工业界的关注.传统的方法都是基于浅层模型进行异构网络挖掘.近几年,由于图卷积网络在同构网络中表现优越,有许多学者将图卷积网络应用到异构网络的挖掘,在各个任务中都取得了优异的成绩.通过对异构图卷积...     

基于卷积神经网络的机械故障诊断技术综述

针对传统机械故障诊断方法难以解决人工提取不确定性的问题,提出了大量深度学习的特征提取方法,极大地推动了机械故障诊断的发展。作为深度学习的典型代表,卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、图像语义分割等领域都取得了重大的发展,在机械故障诊断领域也有大量文献发表。为了进一步了解利用CNN的方法进行机械故障诊断的问题,首先简单介绍了CNN的相关理论,然后从数据输入类型、迁移学习、预测等方面对CNN在机械故障诊断中的应用进行了归纳总结,最后展望了CNN及其在机械故障诊断应用中的发展方向。     

基于图卷积与长短期记忆网络的动态网络表示学习模型

针对动态网络节点之间链路预测的准确率低和运行时间长的情况,提出了一种以降噪自编码器(dAE)为框架,结合图卷积网络(GCN)和长短期记忆(LSTM)网络的动态网络表示学习模型dynGAELSTM.首先,该模型的前端采用GCN捕获动态图节点的高阶图邻域的特征信息;其次,将提取到的信息输入dAE的编码层以获取低维特征向量,...     

基于图卷积网络的微博新闻故事线抽取方法

微博作为人们获取和传播新闻事件的主要平台,隐藏着丰富的事件信息。从微博数据中抽取故事线能为用户提供一种直观的方式来准确理解事件演化,然而微博数据稀疏和上下文缺乏的特点为故事线抽取带来了挑战。因此,通过两个连续的任务从微博数据中自动抽取故事线：1）基于微博传播影响力对事件进行建模,并提取出首要事件;2）基于事件特征建立异构事件图,提出事件图卷积网络（E-GCN）模型来提升对事件间隐式关系的学习能力,从而实现事件的故事分支预测并链接事件。在真实数据集上从故事分支和故事线两个角度进行评测,结果表明所提方法在故事分支生成测评中,相较于贝叶斯模型、斯坦纳树和故事森林在F1值上,在Dataset1上分别高出28个百分点、20个百分点和27个百分点,在Dataset2上分别高出19个百分点、12个百分点和22个百分点;而在故事线抽取评测中,相较于故事时间线、斯坦纳树和故事森林在正确的边准确率上,在Dataset1上分别高出33个百分点、23个百分点和17个百分点,在Dataset2上分别高出12个百分点、3个百分点和9个百分点。     

基于图卷积神经网络的医保欺诈检测算法

针对医疗保险欺诈检测当中欺诈样本不足、数据标注昂贵和传统基于欧氏空间的模型准确率低的问题,提出了一种新的基于图卷积和变分自编码的单分类医保欺诈检测模型(OCGVAE)。首先,通过病人就诊记录建立社交网络,计算病人和医生之间的权重关系,并设计了一个2层的图卷积神经网络(GCN)作为社交网络数据的输入,用以降低社交网络的数据维度;然后,设计了一个变分自编码(VAE)用以实现只存在一类欺诈样本标签的情况下的模型训练;最后,设计了一个逻辑回归(LR)模型用以判别数据类别。实验结果表明,OCGVAE模型的检测准确率达到87.26%,相较于一类对抗神经网络(OCAN)、一类高斯过程(OCGP)、一类近邻(OCNN)、一类支持向量机(OCSVM)和半监督图卷积神经网络(Semi-GCN)算法,分别高出16.1%、70.2%、31.7%、36.5%和27.6%,说明所提模型有效提高了医保欺诈筛查精度。     

基于图卷积神经网络的串联质谱从头测序

在蛋白质组学中从头测序是串联质谱肽段测序的重要方法之一,其具有不依赖于蛋白质数据库的优势,并在测定未知物种蛋白序列、单克隆抗体测序等领域中起着关键作用.然而由于从头测序的复杂性,导致其测序的准确率远低于数据库搜索方法,制约了从头测序的广泛应用.针对从头测序准确率低的问题,提出一种基于图卷积神经网络(GCN)的从头测序方...     

基于高分辨率网络和图卷积网络的三维人体重建模型

针对单目图像重建人体时出现的头部姿态翻转和图像特征间隐式空间线索缺失的问题,提出了一种基于高分辨率网络（HRNet）和图卷积网络（GCN）的三维人体重建模型。首先利用HRNet和残差块作为主干网络从原始图像中提取丰富的人体特征信息,然后使用GCN来捕获特征之间隐式的空间线索以获得空间精确的特征表示,最后使用此特征来预测多人线性蒙皮模型（SMPL）的参数以得到更加准确的重建结果;同时为了有效解决人体头部姿态翻转的问题,对SMPL的关节点重新进行了定义,在原有关节的基础上增加对头部关节点的定义。实验结果表明,所提模型能够准确地重建出三维人体,在2D数据集LSP上的重建准确率达到了92.41%,在3D数据集MPI-INF-3DHP上的关节误差和重建误差也大幅降低,平均误差仅分别为97.73 mm和64.63 mm,验证了所提模型在人体重建领域的有效性。     

基于注意力与图卷积网络的关系抽取模型

针对关系抽取任务中句子依存树的信息利用率低和特征提取效果不佳的问题,提出了一种基于注意力引导的门控感知图卷积网络(Att-Gate-GCN)模型.首先,利用一种基于注意力机制的软剪枝策略,通过注意力机制为依存树中的边分配权重,以挖掘依存树中的有效信息,同时过滤无用信息;其次,构建一种门控感知图卷积网络(GCN)结构,通...     

基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法

为了简单、准确地进行轴承故障诊断,结合深度学习理论,对基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法进行了研究;首先,选用了结构相对简单的LeNet5卷积神经网络;然后,对轴承振动信号原始数据进行截取和归一化处理后直接生成生成二维矩阵作为神经网络输入;接着,优选卷积核大小、批大小、学习率及迭代次数等网络模型参数;最后,应用sigmoid函数进行多标签分类;实验结果表明,该方法能有效识别正常状态及不同损伤程度下的内圈、外圈、滚动体故障状态,识别准确率达到99.50%以上水平;基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法不仅在一定程度上可以简化故障诊断的过程,而且可以充分利用卷积神经网络模型的优势实现高效准确地故障诊断。     

基于时空注意力图卷积网络模型的人体骨架动作识别算法

针对现有的人体骨架动作识别算法不能充分发掘运动的时空特征问题,提出一种基于时空注意力图卷积网络(STA-GCN)模型的人体骨架动作识别算法.该模型包含空间注意力机制和时间注意力机制:空间注意力机制一方面利用光流特征中的瞬时运动信息定位运动显著的空间区域,另一方面在训练过程中引入全局平均池化及辅助分类损失使得该模型可以关...