公开(公告)号：CN117809733A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311814588.X

申请日：2023-12-27

Applicant: 西南石油大学 ,  四川省玉溪河灌区运管中心

Inventor： 李平 ,  李翊 ,  付鑫 ,  李雅杰 ,  王泓淏 ,  张洪瑞 ,  周静 ,  沈雅文 ,  朱鑫鹏

IPC: G16B5/00 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明提供了一种蛋白质相互关系预测的解耦图网络算法，涉及蛋白质相互关系预测技术领域，包括如下步骤：构建蛋白质相互作用图，计算在任意一种蛋白质相互关系存在的情况下同时存在另一种相互关系的条件概率以获得条件概率矩阵，对蛋白质节点进行初始词嵌入得到蛋白质向量表征，将蛋白质向量表征分别通过N个多层感知机得到不同蛋白质向量在各个类别的蛋白质向量表征，利用图神经网络在具体类别的蛋白质向量表征上进行更新，将蛋白质对的这N个类别的特征表示进行点积运算得到蛋白质相关关系并用条件概率矩阵进行约束，从而通过边的类别信息做分类预测。本发明将蛋白质的类别信息解耦出来进行分类预测并用条件概率进行约束，提高了预测的效果。

公开(公告)号：CN117950906B

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410358660.0

申请日：2024-03-27

Applicant: 西南石油大学 ,  四川省玉溪河灌区运管中心

Inventor： 李平 ,  李翊 ,  夏皓凡 ,  李雅杰 ,  周静 ,  沈雅文 ,  朱鑫鹏 ,  王泓淏

IPC: G06F11/07 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F18/23 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/042 ,  G06F18/213 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开一种基于表格图神经网络的服务器故障原因推断方法及系统，涉及服务器故障诊断技术领域，包括如下步骤：采集服务器设备相关参数以及对应的故障结果得到表格数据；对表格数据进行特征提取操作，得到每一行数据的第一数据表征；进行每行数据表征间的相似性计算，得到邻接矩阵；将故障结果拼接在表格数据对应行之后并进行特征提取，得到第二数据表征；构建图网络，图的节点为第二数据表征，图的邻接矩阵为通过第一数据表征得到的邻接矩阵；通过训练好的图神经网络对新的表格数据进行推断，得到结果；本发明将结构化的表格数据转换为非结构化的图数据进行预测，借助GNN模型，能够对表格的各行之间的关系进行挖掘，从而对结果进行更好的预测。

公开(公告)号：CN117950906A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410358660.0

申请日：2024-03-27

Applicant: 西南石油大学 ,  四川省玉溪河灌区运管中心

Inventor： 李平 ,  李翊 ,  夏皓凡 ,  李雅杰 ,  周静 ,  沈雅文 ,  朱鑫鹏 ,  王泓淏

IPC: G06F11/07 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F18/23 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/042 ,  G06F18/213 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开一种基于表格图神经网络的服务器故障原因推断方法及系统，涉及服务器故障诊断技术领域，包括如下步骤：采集服务器设备相关参数以及对应的故障结果得到表格数据；对表格数据进行特征提取操作，得到每一行数据的第一数据表征；进行每行数据表征间的相似性计算，得到邻接矩阵；将故障结果拼接在表格数据对应行之后并进行特征提取，得到第二数据表征；构建图网络，图的节点为第二数据表征，图的邻接矩阵为通过第一数据表征得到的邻接矩阵；通过训练好的图神经网络对新的表格数据进行推断，得到结果；本发明将结构化的表格数据转换为非结构化的图数据进行预测，借助GNN模型，能够对表格的各行之间的关系进行挖掘，从而对结果进行更好的预测。