公开(公告)号：CN119740061A

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202411926912.1

申请日：2024-12-25

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 张玮桐 ,  朱雪蓉 ,  尚荣华 ,  任晋弘

IPC: G06F18/2323 ,  G06F18/20 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种基于特征对抗和图Transformer的自适应图聚类方法，属于图像处理技术领域，原始图通过特征对抗自编码器模块优化表征特征匹配先验分布，得到属性级特征；所述特征对抗自编码器模块包括自编码器和特征对抗模块；原始图通过图Transformer自编码器模块，进行图的局部特征与全局结构的交汇融合和信息传播，得到结构级特征；对来自特征对抗自编码器模块和图Transformer自编码器模块的属性级和结构级双源特征进行自适应融合，完成图聚类；在特征对抗自编码器模块和图Transformer自编码器模块的训练采用自监督学习方式；结合联合优化损失函数指导图表示学习和聚类分配的联合优化，所述联合优化损失包括特征对抗损失函数、优化损失函数和自监督学习损失函数，所述特征对抗损失函数包括自编码器的特征重构损失函数和特征对抗模块的最小化交叉熵损失优化函数。