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[发明专利]网络容量确定方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211153777.2在审
发明人：赵永利;宁云潇;张杰 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： H04L41/12 文献下载
摘要：该方法包括：根据卫星通信网络架构建立通信网络仿真模型以确定卫星通信网络拓扑连接关系；其中，卫星通信网络拓扑连接关系，包括：邻接矩阵序列，邻接矩阵序列，包括：多个邻接矩阵；根据预设顺序遍历邻接矩阵序列，并将全部邻接矩阵切分以确定拓扑切片序列
网络容量确定方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于改进图论和水文模拟的河网水系连通度计算方法-CN201711135851.7有效
发明人：高玉琴;肖璇;汤宇强;刘海瑞;王怀志;陈鸿玉;陆晓华;叶柳;刘云苹;周桐 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-11-16 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进图论和水文模拟的河网水系连通度计算方法，包括：步骤A、提取河网数字水系图并将其概化为拓扑结构，依据图论基本原理建立描述河网结构的邻接矩阵；步骤B、建立研究区HEC‑HMS水文模型，计算典型降雨过程下河网各节点处出现的流量极大值；步骤C、通过构造连通因子将上述两步骤中求得的邻接矩阵与流量值相耦合，生成改进邻接矩阵；步骤D、基于邻接矩阵和改进邻接矩阵计算河网水系连通度。
基于改进水文模拟河网水系连通计算方法

[发明专利]用于高阶异构图分类的元路径学习方法-CN202011045034.4有效
发明人：杨亮;栗位勋;王悦雪;张亚娟;顾军华 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于高阶异构图分类的元路径学习方法，包括以下步骤：步骤1、在多通道模式下构建多条元路径，得到第L层的邻接矩阵A(L)；步骤2、对元路径进行信息补全，得到邻接矩阵A(L2)；步骤3、将邻接矩阵A(L2)的每个通道分别进行GCN聚类运算得到优化目标Z，以此完成整个元路径的学习本方法能够学习出潜在的元路径信息，也就是把原本比较零散短小的元路径数据，经过模型的学习得到信息丰富、路径更长的元路径；在得到中间邻接矩阵后，在中间邻接矩阵的每一片上进行分类运算，使得分类结果更加准确。
用于高阶异构图分类路径学习方法

[发明专利]一种可解释的基于基因选择的细胞数据分析方法-CN202311109976.8在审
发明人：倪天昊;张鑫愉;李冰杰;金开秀;李洪佳 -专利权人：杭州木攸目医疗数据有限公司
申请日： 2023-08-31 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G16B40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种可解释的基于基因选择的细胞数据分析方法，选择一组细胞数据；计算细胞间序距离，并基于序距离构造细胞数据的邻接矩阵；通过邻接矩阵计算分类伪标签，并基于基因与伪标签的同质性进行基因选择；为细胞数据计算细胞孤立系数，并基于孤立系数去除异常细胞；细胞数据通过序距离构建的无向图转化出新的邻接矩阵，新的邻接矩阵基于无向图中的连通分支计算出分类标签，同类标签再次构建无向图，并计算前后无向图的一致性，基于一致性得到细胞类数；根据细胞类数和邻接矩阵对细胞进行聚类，根据聚类结果和邻接矩阵，对细胞数据得到不同分辨率的可视化；根据聚类结果与可视化结果，选取不同分辨率下不同类型细胞的标记基因。
一种可解释基于基因选择细胞数据分析方法

[发明专利]基于卷积神经网络的多智能体系统网络鲁棒性评估方法-CN202111627420.9在审
发明人：伍益明;叶欣茹;应晨铎;张保俊;徐明;郑宁 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：首先针对多智能体系统网络集合，将邻接矩阵中各个节点的入度分布统计量作为基本特征，并根据入度信息对邻接矩阵进行节点重排；然后将相同节点数量的数据集交给卷积神经网络进行特征学习，获得权值矩阵和偏置向量；最后对同一数据集邻接矩阵学习到的特征进行卷积神经网络模型预测本方法使用更适合学习邻接矩阵特征的卷积神经网络模型，从邻接矩阵中学习到更能表达图结构的特征，使得学习后的卷积神经网络的精度和查准率更好。
基于卷积神经网络智能体系网络鲁棒性评估方法

[发明专利]图表示学习系统的训练方法、图数据节点分类方法及装置-CN202310218441.8在审
发明人：孙茳;王树徽;赵毅晖;孙隽姝 -专利权人：北京乾图科技有限公司
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明提供一种图表示学习系统的训练方法，所述图学习系统包括图卷积网络，其用于根据图数据中的邻接矩阵对目标节点的邻居节点的特征进行聚合以获得目标节点的特征表示，所述方法包括：S1、获取原始图数据信息，所述原始图数据信息包含节点实际特征矩阵、原始邻接矩阵；S2、基于原始邻接矩阵，在度相同的节点之间建立连边以实现对原始图数据信息的增广处理获得附加特征图及其对应的附加特征图邻接矩阵；S3、基于原始图数据信息以及附加特征图邻接矩阵训练图卷积网络至收敛
图表学习系统训练方法数据节点分类装置

[发明专利]基于深度非负矩阵分解的链路预测方法及系统-CN201810965340.6有效
发明人：蔡菲;牟晓慧;陈杰;张鑫;李鲁锋;姚国标 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2018-08-23 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度非负矩阵分解的链路预测方法及系统，包括：步骤(1)：根据待预测网络节点之间的链接关系，给出网络邻接矩阵；步骤(2)：预训练阶段：对网络邻接矩阵进行非负矩阵分解得到基矩阵和系数矩阵，然后再对系数矩阵进行若干次非负矩阵分解，从而将网络邻接矩阵分解成若干个基矩阵与一个系数矩阵相乘的形式；微调阶段：基于网络邻接矩阵、若干个基矩阵和一个系数矩阵建立损失函数，判断损失函数值是否小于容差，如果是，则进入步骤(3)；如果否，则对基矩阵和系数矩阵进行微调；重新判断损失函数值是否小于容差；步骤(3)：根据微调后的基矩阵和微调后的系数矩阵，计算网络相似矩阵；根据网络相似矩阵实现链路预测。
基于深度矩阵分解预测方法系统

[发明专利]一种神经网络模型的训练方法-CN202111424891.X在审
发明人：刘峰;杨成意;齐佳音;周爱民;李志斌 -专利权人：上海对外经贸大学;华东师范大学
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：该方法包括：获取原始用户数据，并确定原始用户数据中的节点数据以及第一邻接矩阵，第一邻接矩阵用于表征节点数据之间的关系；基于拉普拉斯噪声机制对邻接矩阵进行差分隐私处理，获得第二邻接矩阵；基于高斯噪声机制对节点数据的第一节点特征矩阵进行差分隐私处理，获得第二节点特征矩阵；基于第二邻接矩阵和第二节点特征矩阵构建图卷积神经网络预测模型，并对图卷积神经网络预测模型进行模型训练。
一种神经网络模型训练方法

[发明专利]表情强度变化的人脸表情识别方法、系统及存储介质-CN202210137998.4在审
发明人：陈靓影;徐如意;石金鑫;杨宗凯;张坤 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2022-02-15 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：该方法包括：获取数据样本集，所述数据样本集包括峰值表情样本和非峰值表情样本；提取所述数据样本集中每个样本的特征向量，所有样本的特征向量组成特征矩阵；构建第一邻接矩阵和第二邻接矩阵；将所述特征矩阵、所述第一邻接矩阵和所述第二邻接矩阵输入到图卷积神经网络进行训练
表情强度变化识别方法系统存储介质

[发明专利]细胞对象分类方法、装置、电子设备和存储介质-CN202211560115.7有效
发明人：刘松明;贺照人 -专利权人：百图生科（苏州）智能科技有限公司
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G16B20/10 文献下载
摘要：本发明提供一种细胞对象分类方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取细胞对象集的细胞对象数据集，细胞对象集中的每个细胞对象具有至少一个第一属性的属性值；确定与细胞对象数据集对应的邻接矩阵，邻接矩阵的顶点为各细胞对象；基于邻接矩阵，对各细胞对象进行分区，得到至少一个细胞对象社区；基于邻接矩阵和各细胞对象社区，利用预设聚集算法对各细胞对象进行聚集，得到细胞对象簇集合；对于每个细胞对象簇，执行分类操作。
细胞对象分类方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种交互式数字教育电视节目的设计方法-CN201510964919.7在审
发明人：华子荀 -专利权人：华子荀
申请日： 2015-12-18 - 公布日： 2016-05-11 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：该方法包括编码步骤、关系定义步骤、邻接矩阵生成步骤、可达矩阵求解步骤、层级分解步骤以及交互导航模型的建立步骤。其中：编码步骤对数字教育电视节目的知识点进行编码；关系定义步骤确定系统要素之间的关系；邻接矩阵建立步骤根据系统要素关系建立系统邻接矩阵；可达矩阵求解步骤通过矩阵运算生成系统邻接矩阵的可达矩阵；层级分解步骤对可达矩阵进行层级分解
一种交互式数字教育电视节目设计方法

[发明专利]基于改进邻接矩阵的行星轮系同构判定方法、系统和介质-CN201911052328.7在审
发明人：张宇;孙伟;周明帅 -专利权人：武汉科技大学
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2020-02-28 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进邻接矩阵的行星轮系同构判定方法、系统和介质，分别获取两个行星轮系一一对应的结构简图，并分别将每个结构简图转化为对应的行星轮系的双色拓扑图；按照预设的邻接矩阵定义，根据每个结构拓扑图生成对应的行星轮系的邻接矩阵；根据每个邻接矩阵获取对应的行星轮系的路径矩阵，并根据每个路径矩阵获取对应的行星轮系的构件路径序列，判断两个行星轮系的构件路径序列是否相同，若是，则判定两个行星轮系同构，若否，则判定两个行星轮系异构。本发明基于改进的邻接矩阵，通过简单的计算即可对行星轮系的同构问题进行判定，效率高、失效率低，可以实现计算机自动化，适合普遍推广。
基于改进邻接矩阵行星同构判定方法系统介质

[发明专利]一种自适应近邻的人脸识别算法-CN201711129020.9在审
发明人：庞彦伟;周博 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-11-15 - 公布日： 2018-03-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种自适应近邻的人脸识别算法，在对高维人脸数据进行降维时，采取自适应的方式，将邻接矩阵和投影矩阵都视为变量并互相约束，在每一次迭代中，都通过投影后的低维数据之间的距离关系重新选取近邻，并根据选取的近邻构建新的邻接矩阵，并更新投影矩阵，经过多次迭代，邻接矩阵和投影矩阵均趋于稳定，此时得到的投影矩阵应用于人脸识别中可以得到提高分类效果。
一种自适应近邻识别算法

[发明专利]一种基于邻接矩阵的复杂网络构建方法-CN201410606280.0在审
发明人：李天瑞;刘胜久;珠杰;王红军 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2014-10-31 - 公布日： 2015-02-25 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于邻接矩阵的复杂网络构建方法，基于一个生成网络邻接矩阵的Kronecker和运算及Kronecker积运算构建复杂网络，其主要步骤包括确定生成网络、计算生成网络邻接矩阵、计算生成网络度分布多项式、计算复杂网络的邻接矩阵、计算复杂网络的度分布多项式等。特别的，基于一个生成网络邻接矩阵的Kronecker积运算可以得到自相似网络。
一种基于邻接矩阵复杂网络构建方法

[发明专利]一种异常数据检测方法及装置-CN201410348557.4在审
发明人：刘义俊;范伟 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2014-07-21 - 公布日： 2016-02-17 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种异常数据检测方法及装置，方法包括：将用于描述待检测数据的图转化为邻接矩阵A，用L表示邻接矩阵A中不包含异常数据的子图的邻接矩阵，用R表示邻接矩阵A中包含异常数据的子图的邻接矩阵；检测待检测数据中是否包含噪声数据
一种异常数据检测方法装置