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[发明专利]用于深度神经网络的混合精度量化的系统和方法-CN202211340631.9在审
发明人：圣地亚哥·米雷特;蔡维承;马蒂亚斯·马尔德;马里亚诺·J·菲利普;尼勒什·贾因;索姆德·马宗达尔 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：提供一种使用NEMO搜索来训练可以用于DNN的混合精度量化的GNN的装置。例如，该装置生成多个GNN。该装置还基于多个GNN生成多个新GNN。该装置还生成第一DNN的序列图形。该装置将序列图形输入到该GNN和新GNN中，并且基于用于降低第一DNN的可量化参数的精度的冲突目标来评估该GNN和新GNN的输出。然后，该装置基于评估从该GNN和新GNN中选择GNN。GNN将用于降低第二DNN的可量化参数的精度。
用于深度神经网络混合精度量化系统方法

[发明专利]用于交通工具态势感知的快速物体检测-CN202210876844.7在审
发明人： M·B·施维索 -专利权人：波音公司
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：该方法包括执行图像的贪婪最近邻(GNN)聚类分析以对图像的点进行分组。GNN聚类分析包括使用其中组织点的k‑d树根据贪婪分析，将点分组到多个局部GNN聚类中。然后将多个局部GNN聚类扩展成多个全局GNN聚类。评估局部GNN聚类的相似性，当定义的相似性准则中的每个被评估为真时，将局部GNN聚类合并为全局GNN聚类，并且当定义的相似性准则中的任一个被评估为假时，将局部GNN聚类作为全局GNN聚类传递。该方法然后包括基于全局GNN聚类检测图像中描绘的物体。
用于交通工具态势感知快速物体检测

[发明专利]一种优化特征提取的GNN小样本分类算法-CN202211611208.8在审
发明人：魏倩茹;周翔宇 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种优化特征提取的GNN小样本分类算法，包括：设计特征提取模型；预训练特征提取器；GNN结点准备；GNN模型分类。本发明通过预训练嵌入模型，可以改进基于GNN的小样本分类算法的局部最优问题。
一种优化特征提取 gnn 样本分类算法

[发明专利]一种基于GNN的船舶分类识别方法及装置-CN202110766734.0在审
发明人：李湉雨;胥辉旗;曾维贵;张润萍;程永茂;刘亮;刘明刚;杨利斌 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学岸防兵学院
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于GNN的船舶分类识别方法及装置，所述方法包括：提取船舶AIS数据的特征，构建样本总集，所述样本总集为三维矩阵；将所述样本总集转化为图结构数据，并将所述样本总集分为训练集和测试集；由训练集训练GNN网络模型，将测试集中全部待测样本的船舶AIS数据的特征输入训练好的GNN网络模型以测试GNN网络有效性，利用测试通过的GNN网络对待分类船舶进行分类，所述GNN网络模型为具有两层图卷积层的GNN神经网络模型
一种基于 gnn 船舶分类识别方法装置

[发明专利]面向图神经网络的鲁棒神经架构搜索方法及其系统-CN202210744891.6在审
发明人：孙亚楠;冯雨麒;王聪;陈红阳 -专利权人：之江实验室;四川大学
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向图神经网络的鲁棒神经架构搜索方法及其系统，搜索方法包括定义搜索单元、搜索空间和GNN架构；在搜索空间中搜索若干GNN架构，并对所有的GNN架构进行训练；采用对抗攻击方法生成对抗样本，将对抗样本输入每个已训练的GNN架构，将输出的准确率作为其鲁棒性指标；根据GNN架构的鲁棒性指标，搜索出具有相邻下标的GNN架构中满足预设条件的搜索单元，并存储至搜索单元集合；根据搜索单元集合B*中的搜索单元，采用概率增强搜索策略搜索搜索空间中每条边最大权重对应的操作；采用搜索出的每条边的最大权重对应的操作构建形成GNN神经网络架构。
面向神经网络神经架构搜索方法及其系统

[发明专利]一种基于图神经网络的电力数据流传输时间推理方法-CN202110002217.6在审
发明人：黄万伟;张建伟;梁辉;孙海燕;王博;李玉华;陈明;楚杨阳;袁博 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2021-01-04 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本发明步骤为：建立GNN模型：根据电力数据中心的网络结构和路由信息建立GNN模型的拓扑结构，将电力数据中心的数据流信息映射为GNN模型中属性图的特征值；GNN模型训练：利用采集的数据集，通过监督学习对GNN模型进行训练，得到GNN推理模型；传输时间的推理：将在电力数据中心采集的测试数据映射为GNN模型的特征值，将特征值输入到GNN推理模型，推理得到数据流的传输时间。
一种基于神经网络电力数据流传输时间推理方法

[发明专利]异常检测GNN建模方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202311022234.1在审
发明人：蔡君;魏泽横;罗建桢;杨道 -专利权人：广东技术师范大学;广州星溪科技有限公司
申请日： 2023-08-15 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明属于工控技术领域，涉及异常检测GNN建模方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括基于通用过程知识，区分传感器结点和执行器结点；根据运行规律和控制规则，分别构建传感器结点级时序预测GNN模型和执行器点级时序预测GNN模型；基于实体空间关系，分别为传感器、执行器结点级时序预测GNN模型在训练前提供固定的结点关系图；设计消息传递与聚合函数，使传感器结点级时序预测GNN模型学习传感器遵循的运行规律，使执行器结点级时序预测GNN模型学习执行器遵循的控制规则；将学习后的传感器结点级时序预测GNN模型和学习后的执行器结点级时序预测GNN模型进行异常检测融合。
异常检测 gnn 建模方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]通过二元GNN模型由GPU并行加速流体力学计算方法-CN202211330101.6在审
发明人：韩旭;吴少华;孙煜皓 -专利权人：剑科云智（深圳）科技有限公司
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F30/28 文献下载
摘要：通过二元GNN模型由GPU并行加速流体力学计算方法、用于加速流体力学计算的二元GNN模型和计算机可读存储介质，其具有二元GNN层，二元GNN层是通过这样被构建：定义二元GNN图结构，其包括两类节点，以表征组分和反应之间的作用关系:Sub>；对于ui节点，如果其参与的反应的集合为V(i)，则其只与它所参与的反应vj∈V(i)相连；将所定义的二元GNN图结构转化为GNN层的对应算法，以得到二元GNN层。本申请针对化学动力学方程的数学特点，建立一套全新的GNN结构和算法体系，能够具体“理解”化学反应机理的反应路径，实现高度的泛化能力，以允许模型覆盖更广阔的反应条件。
通过二元 gnn 模型 gpu 并行加速流体力学计算方法

[发明专利]一种基于GNN的文物图像复原方法-CN201711189780.9在审
发明人：储荣 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-11-24 - 公布日： 2018-03-30 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GNN的文物图像复原方法，把掉色、轻微残缺文物照片复原成较为完整的彩色图像，包括以下步骤a)采集训练图像；b)图像预处理；c)基于深度卷积网络构造GNN网络；d)对GNN网络进行训练；e)根据训练好的GNN网络生成文物复原图像。本发明的一种基于GNN网络的文物图像复原方法，能够非人工地生成掉色文物可能的颜色特征，把边角有轻微损坏的部分自动补全。
一种基于 gnn 文物图像复原方法

[发明专利]一种基于GNN故障模型学习的控制平面策略验证方法-CN202310260306.X在审
发明人：张华;戴玉琪;张鹏辉;曹子建 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： H04L41/16 文献下载
摘要：本发明开发了一种基于GNN故障模型学习的控制平面策略验证方法：获取网络拓扑信息，利用K‑Means聚类法划分等价类，生成对应的故障模型；设计基于消息传递机制的GNN故障学习模型；为每个等价类训练基于消息传递机制的GNN故障学习模型；构建符合网络拓扑特征的网络策略图；对策略有向图进行预处理，提取特征数据，输入到训练好的GNN模型中，生成准确的网络环境；按照网络策略类别分别进行网络策略验证。本发明考虑实际网络存在故障的情况，用GNN辅助故障模型推断待验证的网络策略对应的实际网络环境，通过K‑Means聚类算法进行等价类划分，缩减网络规模，提高验证速度，加入数据增强模块使得训练出来的GNN具有一定的泛化能力
一种基于 gnn 故障模型学习控制平面策略验证方法

[发明专利]用于推荐系统的图结构感知增量学习-CN202080103130.1在审
发明人：许艺师;张莹雪;郭慧丰;唐睿明;耿雁回 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-08-17 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：所述二分图包括多个用户节点、多个项目节点和定义将所述用户节点中的至少一些连接到所述项目节点中的一些的边的观察图拓扑，所述RS包括由现有参数集配置的现有图神经网络(graph neural network，GNN所述方法包括：应用损失函数计算更新的GNN模型的更新参数集，所述更新的GNN模型是使用第一参数集作为初始化参数、用新图训练的，所述损失函数用于基于所述现有GNN模型针对现有图生成的节点嵌入来蒸馏知识，其中，所述新图包括在所述现有图中也包括的多个用户节点和多个项目节点；用所述更新的GNN模型替换所述RS的所述现有GNN模型。
用于推荐系统结构感知增量学习

[发明专利]具有注意力的图神经网络-CN201980032974.9在审
发明人： P.克里德;A.西姆;A.阿拉姆达里;J.布里奥迪;D.尼尔;A.拉科斯特 -专利权人：伯耐沃伦人工智能科技有限公司
申请日： 2019-05-16 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：提供了用于基于实体‑实体图来生成图神经网络(GNN)模型的方法和装置。该实体‑实体图包括多个实体节点，其中每个实体节点通过一个或多个对应关系边连接到该多个实体节点中的一个或多个实体节点。所述方法包括：基于表示所述GNN模型的所述实体‑实体图的数据生成嵌入，其中所述嵌入包括分配给所述实体‑实体图的每个关系边的注意力权重；以及通过使与至少所述嵌入相关联的损失函数最小化来更新包括所述注意力权重的所述GNN模型的权重；其中注意力权重指示实体‑实体图的实体节点之间的每个关系边的相关性。可以基于训练的GNN模型的注意力权重来过滤实体‑实体图。过滤的实体‑实体图可用于更新GNN模型或训练另一GNN模型。该训练的GNN模型可以用于预测与该实体‑实体图相关联的第一实体和第二实体之间的链接关系。
具有注意力神经网络

[发明专利]用于使用图神经网络生成网络配置的方法和系统-CN202080101700.3在审
发明人：马哈茂德·穆罕默德·巴纳西;李丰林;肖诗汉;程祥乐;马吉德·加德里 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-06-03 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： H04L41/0803 文献下载
摘要：提供了一种用于使用图神经网络(graph neural network，GNN)生成网络配置的方法、处理系统和处理器可读介质。所述方法可以包括：接收基于网络要求集合生成的第一矩阵M；存储具有多个节点v和多个边的GNN；基于具有多个元素的第二矩阵Xv初始化GNN，每个元素对应于所述GNN
用于使用神经网络生成网络配置方法系统

[发明专利]一种自定义语音命令的设计方法-CN202111349972.8在审
发明人：梁敏 -专利权人：四川长虹电器股份有限公司
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G10L15/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种自定义语音命令的设计方法，初始化特征分割类知识图谱GNN参数，将测试集作为输入训练GNN，输出特征向量；用户将自定义的语音数据输入GNN进行训练，将输出的特征向量在数据库中进行储存；将自定义的语音数据与对应的功能进行绑定；用户使用自定义的语音数据作为语音命令，GNN解析该语音命令到各个特征向量维度上，同时并行进行各个GNN节点上的相似度比较，将平均相似度最高的命令调出并由智能设备执行。
一种自定义语音命令设计方法

[发明专利]一种基于GNN和LSTM的智能电网融合网络流量预测方法-CN202210934264.9在审
发明人：温明才;黄茹玥;吴雨欣;曹泽;唐海强;时博;熊金齐;王超 -专利权人：南京智联达科技有限公司
申请日： 2022-08-04 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： H04W24/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GNN和LSTM的智能电网融合网络流量预测方法，涉及智能电网技术领域，包括以下步骤：首先智能电网处理中心通过电力无线专网采集终端与5G传输相关的特征数据，包括基站当前的需求带宽、实际带宽、连接的终端数、服务质量、终端的坐标位置分布、基站的坐标位置、基站的分组，其次，以基站的流量特征为输入，设计基于GNN与LSTM的网络流量预测模型，该模型由第一部分LSTM递归编码、第二部分GNN空间上下文编码和第三部分该基于GNN和LSTM的智能电网融合网络流量预测方法，使用GNN和LSTM来完成融合网络的流量预测，可以为智能电网的资源分配和网络优化提供依据，提高电力行业生产效率。
一种基于 gnn lstm 智能电网融合网络流量预测方法

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