基于对称图卷积神经网络的文献分类方法和装置

    公开(公告)号:CN112966114A

    公开(公告)日:2021-06-15

    申请号:CN202110388284.6

    申请日:2021-04-10

    Abstract: 本发明是关于一种基于对称图卷积神经网络的文献分类方法和装置,方法包括:获取文献引用数据集作为图结构数据,读取文献数据集生成对应的特征矩阵和邻接矩阵,构建相似度矩阵;分别以相似度矩阵和邻接矩阵作为聚合矩阵,对文献数据的特征矩阵进行图卷积操作,得到基于相似度矩阵的第一预测值和基于邻接矩阵的第二预测值;分别计算文献数据中标记节点的监督损失和基于第一预测值和第二预测值的所有文献节点的无监督损失,并将监督损失和无监督损失进行合并,确定最终损失;利用最终损失训练和预设训练集进行训练,得到目标图卷积神经网络,对文献数据集中的目标数据进行半监督分类。通过该技术方案,可以充分嵌入图形知识,提高文献分类的准确性。

    一种公路空间数据自动更新方法及系统

    公开(公告)号:CN108897827B

    公开(公告)日:2020-06-26

    申请号:CN201810648773.9

    申请日:2018-06-22

    Abstract: 本发明公布了一种公路空间数据自动更新方法及系统,包括:空间数据处理、生成点线、发布地图服务;将业务数据库中的初始数据提取并处理,根据公路的起止桩号及中心桩号区分点属性数据和线属性数据;根据桩号,对点属性数据通过点获取算法得到对应的点空间数据,对线属性数据通过线获取算法得到对应的线空间数据;通过空间数据库中间件,关联地图样式并发布地图服务;由此实现基于GIS的公路空间数据自动更新。本发明实现公路空间数据的自动更新,能够实现大量数据的高效、准确的更新,提升数据的现势性,可大大减少每年进行公路数据更新维护所需的人力和时间,经济效益、商业价值高,可广泛推广应用。

    一种基于关联规则的MLKNN多标签分类方法

    公开(公告)号:CN110516704A

    公开(公告)日:2019-11-29

    申请号:CN201910654421.9

    申请日:2019-07-19

    Abstract: 本发明提供了一种基于关联规则的MLKNN多标签分类方法,包括以下步骤:A、对多标签数据集的标签进行处理,将标签转换成关联规则算法中的项集,采用算法进行关联规则的挖掘生成,得到标签置信度;B、利用MLKNN多标签分类算法根据特征属性计算出验证集中每个样本拥有标签的概率,即特征置信度;C、将步骤A得到的标签置信度与步骤B得到的特征置信度进行融合,融合后的置信度即为计算得到的该多标签数据集拥有某标签的概率。本发明极大地提高了多标签数据分类的准确性。

    一种基于MLKNN和重力模型的恐怖袭击类型评估方法

    公开(公告)号:CN109190678A

    公开(公告)日:2019-01-11

    申请号:CN201810895369.1

    申请日:2018-08-08

    Abstract: 本发明涉及一种基于MLKNN和重力模型的恐怖袭击类型评估方法,针对恐怖袭击类型,根据恐怖袭击类型的影响特征和所受周围恐怖袭击的影响力,建立恐怖袭击类型评估模型;恐怖袭击类型评估模型从格网尺度将MLKNN算法与重力模型相结合,综合分析恐怖袭击类型影响特征和影响力完成恐怖袭击类型的评估;建立恐怖袭击类型评估模型包括:数据处理、特征降维、模型融合和模型验证步骤。本发明极大提高了恐怖袭击类型评估的准确性与精确性。

    一种公路空间数据自动更新方法及系统

    公开(公告)号:CN108897827A

    公开(公告)日:2018-11-27

    申请号:CN201810648773.9

    申请日:2018-06-22

    Abstract: 本发明公布了一种公路空间数据自动更新方法及系统,包括:空间数据处理、生成点线、发布地图服务;将业务数据库中的初始数据提取并处理,根据公路的起止桩号及中心桩号区分点属性数据和线属性数据;根据桩号,对点属性数据通过点获取算法得到对应的点空间数据,对线属性数据通过线获取算法得到对应的线空间数据;通过空间数据库中间件,关联地图样式并发布地图服务;由此实现基于GIS的公路空间数据自动更新。本发明实现公路空间数据的自动更新,能够实现大量数据的高效、准确的更新,提升数据的现势性,可大大减少每年进行公路数据更新维护所需的人力和时间,经济效益、商业价值高,可广泛推广应用。

    一种局部时空图卷积交通流量预测方法及系统

    公开(公告)号:CN115565370B

    公开(公告)日:2024-04-23

    申请号:CN202211148650.1

    申请日:2022-09-20

    Abstract: 本发明公布了一种局部时空图卷积交通流量预测方法及系统,对图卷积网络模型结构进行改进,在交通数据的时间维度添加边,在相邻两个时间点的节点之间连边,构建局部时空图,将构造的局部时空图表示为邻接矩阵;构建局部时空图卷积网络模型,用于捕获局部时空图时空数据中的时空关联性,实现局部时空图卷积交通流量预测。局部时空图卷积交通流量预测系统包括地铁实时流量数据模块、数据预处理模块和交通流量预测模型模块;还可包括地铁满载率的实时分析模块。

Patent Agency Ranking