结合结构学习的多头密集连接图池化模型

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。     

动作时序配合优化的安全稳控系统设计

动作时序配合直接影响安全稳控系统的动作准确性,在安全稳控系统设计时,若动作时序配合与系统耦合性不足,在实际运行时可能会出现误动作,导致直流输送段或直流接受端出现严重损坏.通过稳控一次、二次判据时 序的配合与优化,稳控数据调用的有效性辨识与优化,故障演化过程稳控装置动作时序配合与优化,对动作时序配合进行优化,实现安全稳控系统设计的完善.     

给排水常用管材分类使用探讨

在进行给排水的安装工作期间,对于所用材料的尺寸、规格和品质的标准要求是非常高的,但是当前在安装期间对于材料的选取上还是存有一些问题的。部分施工机构贪恋眼下的小利,采用伪劣的建材替换高品质的建材,另外还有相关工作人员对于建材的管理不到位,使得伪劣的建材流入施工场地并用于建设,致使给排水工程中存有大量的品质问题,例如,水管爆裂、阀门无法关紧等,干扰了居民的正常使用。基于此,本文主要对给排水常用管材分类使用进行了有效的分析,希望可以为相关工作学者提供一定的参考。     

基于中强度运动下大气颗粒污染物对人体代谢机能的影响分析

运动意识逐步增强的现代社会,人们更多的开始选择户外运动的方式来锻炼健身。我国当前室外大气污染物主要是一些大气颗粒物,如果人体进行户外运动会对人体代谢机能产生较大的危害。文章旨在研究空气中大气颗粒物的污染与人体运动时各项机能的影响与变化,进而借助这些数据进行分析,找寻其规律。主要探索方法是运用运动人员为研究对象,利用运动者分别在中强度运动的状态前后,大气颗粒污染物对肺功能作用后其指标变化来研究,进而梳理出运动下大气颗粒污染物对于人体的影响分析,提出一些合理的运动建议和依据。     

云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘方法研究

云计算设备中的大数据分类挖掘是现实模式识别和智能控制的基础,传统方法中对云计算设备中的大数据挖掘采用拓扑结构网格分区挖掘算法,不能有效提取大数据的细节特征,分类的准确性不好。提出一种基于分数阶Fourier变换特征匹配和K-L分类的云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘算法。进行云计算设备中大数据存储机制体系分析,采用分数阶Fourier变换进行云计算设备中大数据特征提取和大数据特征匹配,基于K-L变换,选择最优的路径进行分类空间导引,构建了K-L大数据特征分类器,进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘,特征分类挖掘的准确度较高,能量开销较少,效率较高。     

一种新型可伸缩调节螺丝刀设计

文章设计一款可伸缩调节刀头大小的螺丝刀,可以在生产与生活中为我们提供很大便利。该螺丝刀的亮点在三个方面:第一,可灵活伸缩的螺丝刀刀头,可以根据螺母大小来按压刀头实现刀头与螺母的贴合;第二,人体工程学刀柄,通过流线型外观既保证美观又贴合手掌,易于发力。整个设计的最大创新是可根据螺母大小调节刀头,具有良好的应用价值。