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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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《河北工程技术高等专科学校学报》2021,(2):7-16
间歇凝结由于具有过冷水周期性进入蒸汽管并排出的特点而不同于蒸汽直接接触凝结的其他流型,该过程伴随汽液界面瞬时热质传递和强湍流。文中主要从典型周期内凝结汽液界面演变过程、压力振荡以及热量传递三个方面进行回顾和评述,就间歇凝结的时空演变而言,可大致分为5个典型阶段,即汽泡增长、汽泡破裂、过冷水被吸入蒸汽管、管内凝结以及蒸汽再次喷出。在压力振荡方面,间歇凝结压力瞬变从负峰值开始后进行正弦波动,并具有低频高振幅的特性。目前,关于汽液界面瞬时传热方面的研究仍有较大提升空间,与之相关的界面传热系数大多通过简化模型获得。此外,在展望部分还对微通道条件下间歇凝结在电器元件高效散热领域的最新应用进行了简要评述。 相似文献
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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。 相似文献
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《现代电子技术》2015,(22)
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。 相似文献