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...     

融合文本图卷积和集成学习的文本分类方法

为了提高文本分类的准确率并解决文本图卷积神经网络对节点特征利用不足的问题,提出了一种新的文本分类模型,其内在融合了文本图卷积和Stacking集成学习方法的优点。该模型首先通过文本图卷积神经网络学习文档和词的全局表达以及文档的语法结构信息,再通过集成学习对文本图卷积提取的特征进行二次学习,以弥补文本图卷积节点特征利用不足的问题,提升单标签文本分类的准确率以及整个模型泛化能力。为了降低集成学习的时间消耗,移除了集成学习中的k折交叉验证机制,融合算法实现了文本图卷积和Stacking集成学习方法的关联。在R8、R52、MR、Ohsumed、20NG等数据集上的分类效果相对于传统的分类模型分别提升了1.5%、2.5%、11%、12%、7%以上,该方法在同领域的分类算法比较中表现优异。     

基于图卷积网络和门控循环单元的多站点气温预测模型

时空预测任务在神经科学、交通、气象等领域应用广泛.气温预测作为典型的时空预测任务,需要挖掘气温数据中固有的时空特征.针对现有气温预测算法存在预测误差大、空间特征提取不充分的问题,提出一种基于图卷积网络和门控循环单元的气温预测(GCN-GRU)模型.首先,使用重新分配权重和多阶近邻连接方式修正图卷积网络(GCN),以有效...     

基于自适应图卷积网络的心电图多标签分类模型

心电图分析是一种被广泛应用的心脏疾病诊断方法。传统的心电图分析严重依赖医生个人水平,容易出现误诊、漏诊现象,效率较低,且不能有效利用高频信号提供的有价值信息。基于卷积神经网络（CNN）的心电图自动分类方法在一定程度上提高了诊断效率,但依然存在对高频信息利用不充分的问题,且单一的卷积神经网络由于受感受野的限制和权重共享的影响,导致无法充分利用全局信息,分类准确率有待提高。提出一种基于注意力机制与图卷积网络的心电图多标签分类模型MLECG-AGCN,通过设计基于注意力机制的CNN网络,提高网络对高频信号的利用率。引入图卷积网络,以有效利用全局信息和特征空间邻域样本信息,从而协助样本进行分类,提高分类结果的准确率。基于注意力机制的CNN网络通过高通滤波器突出原始信号的高频位置,生成注意力图,并将注意力图嵌入到原始信号中,增强网络关注高频信号的能力。在PTB-XL数据集上的实验结果表明,基于注意力机制的CNN网络与自适应图卷积网络的结合有效提高了心电图分类精度,与Multi-ECGNet、ResNet18、ResNet101等模型相比,MLECG-AGCN模型取得了较高的AUROC值,为0.943 639。     

基于图卷积网络的迁移学习轴承服役故障诊断

深度学习方法被广泛应用于轴承故障诊断,但在实际工程应用中,轴承服役期间的真实服役故障数据不易收集,缺乏数据标签,难以进行充分的训练。针对轴承服役故障诊断困难的问题,提出了一种基于图卷积网络（GCN）的迁移学习轴承服役故障诊断模型。该模型从数据充足的人工模拟损伤故障数据中学习故障知识,并迁移到真实的服役故障上,以提高服役故障的诊断准确率。具体来说,通过将人工模拟损伤故障数据和服役故障数据的原始振动信号由小波变换转换为同时具有时间和频率信息的时频图,并将得到的时频图输入到图卷积层中进行学习,从而有效地提取源域和目标域的故障特征表示;然后计算源域和目标域的数据分布之间的Wasserstein距离来度量两个数据分布之间的差异,通过最小化数据分布差异,构建了一个能诊断轴承服役故障的故障诊断模型。在不同的轴承故障数据集和不同工作条件下设计了多种不同的任务进行实验,实验结果表明,该模型具有诊断轴承服役故障的能力,同时也能从一个工作条件迁移到另一工作条件,在不同组件类型和不同工作条件之间进行故障诊断。     

CEEMDAN 与 GCN 结合的配电变压器故障诊断

针对配电变压器故障特征提取困难、故障识别难度大的问题,提出一种将振动信号、自适应噪声完备集合经验模态分解 (CEEMDAN)与图卷积神经网络(GCN)三者有机结合的故障诊断方法。 首先,采用 CEEMDAN 对来自加速度传感器的振动信 号进行处理,获得一组固有模态分量(intrinsic modal function);其次求取边际谱信息作为特征向量;然后,对特征向量矩阵构造 无向加权完全图,并使用改进灰狼优化算法对高斯核带宽进行寻优;最后,搭建一个具备多通道和多连通的改进 GCN 模型进行 特征二次挖掘与故障分类。 与此同时,还在模型中加入一种名叫“峰值因子”指标实现对未知类型故障的辨识。 在实例分析 中,分别对油浸式和干式变压器进行故障模拟,提取不同状态的样本进行测试。 实验结果表明,所提方法对油浸式和干式变压 器的故障识别准确率分别达到 97. 73%和 95. 6%,优于其他两种对比方法。 在面对未知类型故障以及运行工况发生变化时,也 具备较高是识别能力。     

Determination of the structure of symmetric coiled-coil proteins from NMR data: application of the leucine zipper proteins Jun and GCN4

Previous attempts to determine the solution structures of homodimeric'leucine zippers' using nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopyhave been impeded by the complete symmetry of these coiled-coilmolecules, which makes it impossible a priori to distinguishbetween intra- and intermonomer dipolar connectivities. Consequently,a number of ad hoc approaches have been used in an attempt toderive tertiary solution structures of these molecules fromthe NMR data. In this paper we present a more rigorous approachfor analysing the NMR spectra of symmetric coiled-coil proteins.This analysis is based on calculations of intra- and intermonomerinterproton distances in the recently determined crystal structureof the GCN4 leucine zipper [O'Shea.E.K., KlemmJ.D., Kim.P.S.and Alber.T. (1991) Science, ISA, 539–543] and in symmetriccoiled-coil models of the leucine zippers of GCN4 and the humanoncoprotein Jun which we constructed using a dynamic simulatedannealing approach. This analysis has enabled the formulationof a set of rules for interpreting the NMR spectra of symmetriccoiled-coil proteins and has also led to the prediction of noveldipolar connectivities which we demonstrate in a 2-D NMR spectrumof the homodimeric Jun leucine zipper     

基于多模态多粒度图卷积网络的老年人日常行为识别

随着人口老龄化问题日益严重,人们对家庭环境中老年人的安全问题越来越重视.目前,国内外一些研究机构正在试图研究通过家用摄像头对老年人的日常行为进行智能化看护,实现对一些危险行为的预警、报警与报备.为了助推这些技术的产业化,主要研究如何自动识别出老年人的日常行为,如“喝水”“洗手”“读书”“看报”等.通过对老年人的日常行为视频的调研发现,老年人的日常行为语义具有非常明显的细粒度特性,如“喝水”与“吃药”两种行为的语义高度相似,且只有少量的关键帧能准确体现出其类别语义.为了有效解决老年人行为识别问题,提出一种新的多模态多粒度图卷积网络(multimodal and multi-granularity graph convolutional networks,MM-GCN),通过利用图卷积网络分别从人体骨骼点(“点”)和人体骨架(“线”)、关键帧(“面”)和视频提名段(“段”)两种模态对老年人行为进行建模,捕捉“点-线-面-段”这4种颗粒度对象下的语义信息.最后,在目前最大规模的老年人日常行为数据集ETRI-Activity3D (11万+视频段、50+行为类别)上进行老年人行为识别性能评测,...     

基于多通道图卷积自编码器的图表示学习

针对基于图卷积的自编码器模型对原始图属性和拓扑信息的保留能力有限、无法学习结构和属性之间深度关联信息等问题,提出基于多通道图卷积自编码器的图表示学习模型。设计拓扑和属性信息保留能力实验,验证了基于图卷积的自编码器模型具备保留节点属性和拓扑结构信息的能力。构建特定信息卷积编码器和一致信息卷积编码器,提取图的属性空间特征、拓扑空间特征以及两者关联特征,生成属性嵌入、拓扑嵌入和一致性嵌入,同时建立与编码器对称的卷积解码器,还原编码器过程。使用重构损失、局部约束和一致性约束,优化各编码器生成的低维嵌入表示。最终将蕴含不同图信息的多种嵌入进行融合,生成各节点的嵌入表示。实验结果表明,该模型在BlogCatalog和Flickr数据集上节点分类的Micro-F1和Macro-F1明显高于基线模型,在Citeseer数据集上节点聚类的精度和归一化互信息相比于表现最优的基线模型提升了11.84%和34.03%。上述实验结果证明了该模型采用的多通道方式能够在低维嵌入中保留更丰富的图信息,提升图机器学习任务的性能表现。