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《中国计量学院学报》2022,(1):92-99
目的:利用图神经网络,构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先,用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次,用多头密集连接网络学习节点重要性得分,并根据得分进行节点采样得到池化图。之后,对池化图中的节点进行结构学习,以保证图结构的完整性。最后,将学到的图表示放到分类器中,完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比,我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。 相似文献
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在80 MHz~1 GHz频段,单个功率管输出功率能达到100 W以上,为研制输出功率400 W的功率放大器,文中设计了四路功率合成器。该合成器需要实现功率容量大、工作频带宽、体积小的设计目标。在功率容量方面,文中采用悬置带状线结构,其功率容量远远大于微带线结构;在工作频带方面,采用切比雪夫九节阻抗变换器,将工作带宽拓宽为80 MHz~1 GHz;在体积方面,文中合成器的功率合成部分采用Y型节级联实现四路功率合成,阻抗变换部分采用切比雪夫阻抗变换器进行阻抗变换,该结构相较于磁环巴伦功率合成器,不但具有损耗小、平坦度高的优点,而且通过将阻抗变换器设计成曲折的形状,进一步缩小了合成器体积。仿真与实测结果显示该合成器在80 MHz~1 GHz范围内还具有较高的平坦度,合成效率可达90%以上。 相似文献
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"黑广播"会扰乱正常信号,破坏空中电波秩序,对社会危害极大,因此,对"黑广播"进行监测与打击是无线电管理的重要工作之一。根据广播语音内容甄别"黑广播"是最可靠的识别方式,传统的"黑广播"识别依靠人工听取广播内容,成本高、效率低,基于自动语音识别技术的方式大多依托在线网络语音服务,难以应对离线实时监测场景。本文提出一套基于语音人工智能的"黑广播"监测识别技术,提取语音声学矩阵信息并利用神经网络进行识别,可在离线情况下实现"黑广播"的实时侦测。 相似文献
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该文采用Abaqus有限元分析软件进行了模拟火灾分析,考察某新型装配式混凝土框架火灾后节点的抗震性能,通过提取节点的P-Δ滞回曲线、骨架曲线、延性、耗能等参数,对比分析了轴压比和受火时长对装配式节点性能的影响.结果表明:受火时长的节点在滞回过程中滞回环下降更快;而加载初期各节点弹性阶段的骨架曲线基本重合,在弹塑性阶段,受火时间较短的节点上升高于受火时间较长的节点;轴压比较大的节点的极限荷载、延性、耗能均大于轴压比较小的节点,这种差距随着受火时间增长有减小趋势.这一试验过程和研究结果,为新型装配式混凝土框架的防火与抗震性能提供了有价值的数据资料和理论依据. 相似文献