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公开(公告)号：CN118473561A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410697993.6
申请日：2024-05-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/382 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于超图卷积神经网络的频谱预测算法，包括构建框架；评估计算相关性；构建模型；捕获时间相关性；状态加权；结果分析；该基于超图卷积神经网络的频谱预测算法，将时间相关性和频带相关性融入频谱预测任务中，使用超图模型对频谱数据进行建模，将多个波段的频谱数据组成超图结构，其中每个频带作为一个节点，在构建节点之间基于频带相关性的连接时引入超图模型，将每个节点定义为顶点，频带间的关系定义为边和超边来构建超图模型；引入门控循环单元网络以捕捉各频段之间的时间相关性，融合获取的特征信息来预测未来频谱，采用注意力机制对输出的隐藏状态进行加权，进一步提高模型收敛速度，并在真实的频谱数据集上进行实验。
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