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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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反应堆屏蔽计算中经常出现厚屏蔽、小探测器问题,常规蒙特卡罗方法难以有效解决。基于自动重要抽样(AIS)方法,本文提出了小探测器自动重要抽样(SDAIS)方法,并针对小探测器问题,优化了AIS方法的虚粒子赌分裂算法。该方法在自主开发的蒙特卡罗屏蔽程序MCShield上进行了实现。使用NUREG/CR-6115 PWR基准题验证该方法的正确性和计算效率。结果表明,SDAIS方法可有效地解决厚屏蔽小探测器问题,相比AIS方法及传统的重要性方法,计算效率提升1~2个量级。 相似文献
6.
董志 《电脑编程技巧与维护》2015,(13)
介绍了在大数据的环境下,从Internet上获取在线的地理信息数据,以空间叠置分析为技术方法,对多个专题的POI进行聚类、凸包分析得到聚集面后进行叠置分析.叠置分析通过地理空间的区域多重地理对象(如学校、商场和医疗机构)进行交(intersect)、并(union)和差(Erase)等运算,得到新的多边形区域,使这些新的区域满足多个特定条件.程序的实验选择了住房选址问题,通过空间叠置分析确定符合目标条件(住房附近有学校、超市和医院)的特定区域,从而对购房行为进行指导,缩小选房范围,提高住房选址效率.程序运算结果在电子地图中显示,地图中显示的主要数据为地理底图和polygon(面)、marker(标记)等地理对象. 相似文献
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8.
《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
9.
《电子技术与软件工程》2015,(6)
在社会经济以及科学技术不断发展的同时,移动通信技术也在逐渐进步。移动通信网络,在移动通信技术中属于核心部分。近些年来,越来越多的人们开始使用移动通信网络,促使移动通信网络的移动性日益增强,话务密度不均匀分布特征也越发明显,导致网络基站与用户手机之间出现了信号连接不顺畅现象,直接影响到了用户的通话质量,不利于移动技术的进一步发展,因而相关人员应该采取相关技术措施,对移动通信网络进行优化,不断提高通信网络的服务质量。 相似文献