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[发明专利]基于图存储结构的存储方法-CN201911310390.1有效
发明人：任虎;杨广文;顾寒锋;朱一西;刘明 -专利权人：无锡恒鼎超级计算中心有限公司
申请日： 2019-12-18 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于图存储结构的存储方法，属于存储结构领域，包括可进行m层分割的邻接矩阵；分割后的最小粒度的邻接矩阵为n*n的邻接矩阵，该邻接矩阵为第0层邻接矩阵，按照行号、列号对第0层邻接矩阵的非零元素分别建立行、列索引；第i+1层邻接矩阵在第i层邻接矩阵的基础上进行连续分割，第i+1层邻接矩阵中的每个元素包括多个第i层邻接矩阵连续的元素，第i+1层邻接矩阵为j*j的邻接矩阵，按照行号、列号对第i+1层邻接矩阵的非零元素分别建立行
基于图存结构存储方法

[发明专利]基于可达矩阵的电力信息物理系统鲁棒性分析方法-CN202110257711.7有效
发明人：葛愿;徐正伟;陈其工;余诺;林其友;杨树全;范晓东 -专利权人：安徽工程大学
申请日： 2021-03-09 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开一种基于可达矩阵的电力信息物理系统鲁棒性分析方法，包括如下步骤：输入电力网的邻接矩阵Ep、信息网的邻接矩阵Ec、电力网及信息网间的相依矩阵Epc；确定电力网中的攻击节点，攻击节点即为故障传播的起点，基于相依矩阵Epc删除故障传播后出现在邻接矩阵Ep、邻接矩阵Ec中故障节点，输出的邻接矩阵Ep*、邻接矩阵Ec*及相依矩阵Epc*；更新相依矩阵Epc，基于邻接矩阵Ep*、邻接矩阵Ec*及更新后的相依矩阵Epc*形成攻击后的増广邻接矩阵；基于増广邻接矩阵计算此次攻击后的系统鲁棒性指标。
基于矩阵电力信息物理系统鲁棒性分析方法

[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202010699279.2在审
发明人：朱鎔;杨晓科;普法德勒·安德烈亚斯·沃纳·罗伯特;曹颖;赖龙彬;任丽莎;钱正平;周靖人;叶峰 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2020-07-20 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06Q10/02 文献下载
摘要：本公开实施例中提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述方法包括：获取贝叶斯网络的图邻接矩阵W的初始化结果，获取贝叶斯网络的观测数据矩阵X，观测数据矩阵X包括贝叶斯网络中的多个节点的观测结果；基于图邻接矩阵W的初始化结果对图邻接矩阵W进行优化，获取图邻接矩阵W的中间优化结果，当图邻接矩阵W的中间优化结果与观测数据矩阵X之间的匹配程度满足第一预设条件，图邻接矩阵W的中间优化结果的矩阵元素按对应位置相乘得到的矩阵S的谱半径上界满足第二预设条件时，将图邻接矩阵W的中间优化结果作为图邻接矩阵W的优化结果；根据图邻接矩阵W的优化结果，确定贝叶斯网络中的边的分布。
数据处理方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]一种节点关系学习方法和节点关系学习装置-CN202211693752.1在审
发明人：曲徽;孙科武;童心怡;魏琦;丁季时雨 -专利权人：中国长峰机电技术研究设计院
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：所述节点关系学习方法包括：获取图结构对应的节点特征矩阵和邻接矩阵；采用图神经网络处理节点特征矩阵和邻接矩阵，确定第一奖励值；利用第一奖励值更新邻接矩阵，确定第一邻接矩阵；采用图神经网络处理节点特征矩阵和第一邻接矩阵，确定第二奖励值；利用第二奖励值更新第一邻接矩阵，确定第二邻接矩阵；根据奖励值和邻接矩阵的更新关系，采用图神经网络对节点特征矩阵和更新后的邻接矩阵进行迭代，直至到达预设迭代次数为止。
一种节点关系学习方法学习装置

[发明专利]人物关系补全方法、装置及电子设备-CN202010433037.9在审
发明人：陆韵;郑申俊;杜肖辉;俞山青;盛丽兰;黄刚;田甜 -专利权人：杭州中奥科技有限公司
申请日： 2020-05-20 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本发明提供了一种人物关系补全方法、装置及电子设备，涉及关系补全的技术领域，包括获取人物关系网络，并根据人物关系网络建立完整人物关系网络集和缺失人物关系网络集，基于完整人物关系网络构建完整邻接矩阵集，基于缺失人物关系网络构建缺失邻接矩阵集；基于完整邻接矩阵集建立补充邻接矩阵集；根据第一非线性变换函数和线性聚合函数对补充邻接矩阵集进行压缩得到特征集；根据第二非线性变换函数对特征集进行重构，得到重构邻接矩阵集；交替优化关系真伪判别模型与关系重构模型，使得重构邻接矩阵集与完整邻接矩阵集符合相同的空间分布；根据关系重构模型对缺失邻接矩阵集进行补全，以使人物关系完整。
人物关系方法装置电子设备

[发明专利]一种基于FPGA的图神经网络高DSP资源利用率的稀疏稀疏矩阵乘法阵列-CN202310086349.0在审
发明人：黄以华;许翔智 -专利权人：中山大学
申请日： 2023-01-18 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FPGA的图神经网络高DSP资源利用率的稀疏稀疏矩阵乘法阵列，包括预处理模块，用于根据所使用的GNN模型以及其数据集，生成所需的功能配置参数以及特征向量矩阵、邻接矩阵，并控制切片大小对特征向量矩阵、邻接矩阵进行切片处理；特征矩阵缓存模块，用于缓存通过切片处理后的特征向量矩阵有效值；邻接矩阵缓存模块，用于缓存通过切片处理后的邻接矩阵有效值；堵塞缓解阵列，按照堵塞缓解策略将邻接矩阵有效值传输到配对阵列；配对阵列获取堵塞缓解阵列传输的邻接矩阵有效值，和特征矩阵缓存模块传输的特征向量矩阵有效值，将邻接矩阵有效值和特征向量矩阵有效值按照一定的顺序输入乘法阵列中；乘法阵列根据接收到的邻接矩阵有效值和特征向量矩阵有效值进行乘法处理
一种基于 fpga 神经网络 dsp 资源利用率稀疏矩阵乘法阵列

[发明专利]一种社交网络对齐方法-CN202210733156.5在审
发明人：刘立;王重阳;陈鹏钢;王华钦;孙磊 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明属于互联网技术领域，具体涉及一种社交网络对齐方法，采集网络用户数据，按照用户关系形成第一社交网络图和第二社交网络图，取一部分用户构成用户对形成第三社交网络图，计算出邻接矩阵，将邻接矩阵输入编码器得到第一用户节点表示矩阵；将第一用户节点表示矩阵和邻接矩阵输入去噪模型，得出遮盖矩阵；根据遮盖矩阵与邻接矩阵，得出遮盖邻接矩阵将遮盖邻接矩阵输入编码器得到第二用户节点表示矩阵；根据第二用户节点表示矩阵，得出第一相似度和第二相似度的差值并更新去噪模型的学习参数；输出更新后的遮盖邻接矩阵，根据遮盖邻接矩阵对网络图中的用户对齐；本发明能去除社交网络中由于存在相同用户而产生的噪声，提高社交网络对齐的效果。
一种社交网络对齐方法

[发明专利]基于多源数据融合和矩阵补全的miRNA-疾病关联关系预测方法-CN202111319597.2在审
发明人：於东军;吴宇航 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多源数据融合和矩阵补全的miRNA‑疾病关联关系预测方法，操作包含以下步骤：首先从已知的多个生物数据库中获取miRNA和疾病的相关数据；利用不同的数据源信息构建miRNA自邻接矩阵、疾病自邻接矩阵和miRNA‑疾病邻接矩阵；对miRNA自邻接矩阵和疾病自邻接矩阵使用矩阵补全算法分析潜在的关联关系；通过miRNA‑疾病邻接矩阵计算出miRNA高斯相互作用谱核相似度矩阵和疾病高斯相互作用谱核相似度矩阵；将多个处理好的邻接矩阵组合成一个miRNA‑疾病的关联网络；在关联网络上使用标签传播算法得到最终的预测结果。
基于数据融合矩阵 mirna 疾病关联关系预测方法

[发明专利]图数据的识别方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910502464.5在审
发明人：史磊;张一帆 -专利权人：中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院;中国科学院自动化研究所
申请日： 2019-06-11 - 公布日： 2019-10-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：所述方法包括：获取输入已训练的卷积神经网络的当前卷积层的输入特征图，获取输入已训练的卷积神经网络的当前卷积层的特征图，获取参考邻接矩阵，根据输入特图和参考邻接矩阵生成目标邻接矩阵，获取当前卷积层的卷积核，根据输入特征图、卷积核和目标邻接矩阵生成目标输出特征图，根据目标输出特征图，识别出图数据的识别结果。根据输入的特征图对固定的参考邻接矩阵进行调整，得到目标邻接矩阵，根据输入特征图自适应调整的目标邻接矩阵，可以更好的表达人体姿态，提高采用生成的特征图进行识别的准确率。
邻接矩阵特征图输入特征卷积卷积神经网络计算机设备存储介质目标输出卷积核图数据参考自适应调整人体姿态固定的准确率出图申请

[发明专利]一种交通预测方法、智能终端及计算机可读存储介质-CN202110023335.5有效
发明人：王耀威;张威风;田庚;陈杰;吴哲;马坷;张新峰;黄庆明 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2021-01-08 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种交通预测方法、智能终端及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取路网数据，其中，所述路网数据包括路网节点，以及各个路网节点之间的物理距离；根据预设的静态邻接矩阵规则，构建与所述路网数据对应的静态邻接矩阵；当获取历史交通数据时，根据预设的动态邻接矩阵规则，构建与所述历史交通数据对应的动态邻接矩阵；根据所述历史交通数据，对所述动态邻接矩阵和所述静态邻接矩阵进行图卷积处理，生成与所述历史交通数据对应的预测结果本发明在图卷积网络中所使用了基于自注意力机制产生的动态邻接矩阵表示了路网节点交通状态之间的动态空间关系，从而提高了交通预测的准确性。
一种交通预测方法智能终端计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于L2范数的图神经网络中的邻接矩阵优化方法-CN201910249901.7在审
发明人：张亚飞;张卫山 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2019-03-29 - 公布日： 2019-06-28 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于L2范数的图神经网络中的邻接矩阵优化方法，基于图神经网络的节点分类和链路预测任务。该算法分为模型构建阶段和训练优化阶段：在模型构建阶段，我们将输入数据的邻接矩阵作为一个可以被迭代更新的权重矩阵，将邻接矩阵纳入反向传播过程。在训练优化阶段，我们基于一定阈值来对邻接矩阵剪枝，将邻接矩阵中低于一定阈值的连接点置零，将该连接削减。最终实现对于邻接矩阵的权值学习和稀疏化。进而通过削减邻接边的数量来针对目标问题减少参数量，达到模型压缩的目的。
邻接矩阵神经网络模型构建范数优化迭代更新反向传播节点分类链路预测模型压缩目标问题权重矩阵削减连接点邻接边剪枝算法稀疏置零学习

[发明专利]天然气管网的动态分析方法及装置-CN201710421916.8有效
发明人：张劲军;苏怀;杨楠;张宗杰 -专利权人：中国石油大学(北京)
申请日： 2017-06-07 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种天然气管网的动态分析方法及装置，该方法包括：基于质量守恒方程建立指定天然气管网的节点动态方程，并基于动量守恒方程建立所述天然气管网的管道动态方程；根据所述节点动态方程和邻接矩阵确定节点有向邻接矩阵，并根据所述管道动态方程和所述邻接矩阵的转置矩阵确定管道有向邻接矩阵；将所述节点有向邻接矩阵与所述管道有向邻接矩阵进行耦合，获得所述天然气管网的状态空间模型；根据所述状态空间模型对所述天然气管网进行动态分析
天然气管网动态分析方法装置

[发明专利]货品的流向图数据的生成方法、装置、设备和介质-CN202310913976.7有效
发明人：郭晓阳 -专利权人：阿里健康科技（中国）有限公司
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：方法包括：获取指定货品在指定时间段之前的历史流向图数据对应的历史邻接矩阵；历史邻接矩阵中每个数据位对应有实体，每个数据位的取值用于表示指定货品在对应的实体之间的流通关系；基于历史邻接矩阵，预测出表示指定货品在指定时间段的流向图数据的预测邻接矩阵；预测邻接矩阵中每个数据位对应有实体，每个数据位的取值用于表示指定时间段内指定货品在对应实体之间预计产生的流通关系；使用预测邻接矩阵，生成指定时间段内指定货品的流向图数据。通过历史邻接矩阵预测出预测邻接矩阵，以生成指定时间段内指定货品的流向图数据，可以提高生成流向图数据的准确性。
货品流向数据生成方法装置设备介质

[发明专利]一种最优原料运输路径的选择方法及系统-CN202211213929.3在审
发明人：吴勇;邱立运;莫旭红;刘硕喻 -专利权人：中冶长天（长沙）智能科技有限公司
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： B65G43/00 文献下载
摘要：本申请提供一种最优原料运输路径的选择方法及系统，选择方法包括确定原料运输的起点场地和终点场地；获取初始运输数据；获取每个运输设备完成一次运输的运输时间；以运输时间为权值，根据初始运输数据确定运输邻接矩阵；获取各运输设备的当前可用状态；根据当前可用状态对运输邻接矩阵进行处理，确定可用线路邻接矩阵；通过最小路径算法对可用线路邻接矩阵进行计算，获取所有运输设备之间的最小时间路径跟踪矩阵；根据最小时间路径跟踪矩阵确定起点场地和终点场地之间的最优原料运输路径如此，根据当前可用状态更新运输邻接矩阵获取可用线路邻接矩阵，进而实现最优原料运输路径的动态选择，提高原料的运输效率。
一种最优原料运输路径选择方法系统

[发明专利]基于改进图卷积网络的半监督符号网络嵌入方法及系统-CN202010090482.X在审
发明人：王红;崔健聪;庄慧;吴祖涛;相志杰;李泽慧;胡宝芳;胡斌;张伟;闫晓燕 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2020-02-13 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于改进图卷积网络的半监督符号网络嵌入方法及系统，导入关系网络数据，形成有向符号网络；计算有向符号网络的邻接矩阵，进而得到传播邻接矩阵，使用符号函数激活所述传播邻接矩阵，得到有向激活传播邻接矩阵；构建符号拉普拉斯矩阵，图卷积网络将符号拉普拉斯矩阵进行应用，实现对图卷积网络的改进；利用改进后的图卷积网络对输入的邻接矩阵进行卷积操作，获取不同程度的嵌入结果，能够解决网络链路信息的预测问题。
基于改进图卷网络监督符号嵌入方法系统

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