[发明专利]一种利用图卷积神经网络结构加速的结构优化设计方法在审

专利信息
申请号: 202010554952.3 申请日: 2020-06-17
公开(公告)号: CN111898730A 公开(公告)日: 2020-11-06
发明(设计)人: 郑帅;范浩杰;栗阳阳;田智强;李宝童 申请(专利权)人: 西安交通大学
主分类号: G06N3/04 分类号: G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 西安通大专利代理有限责任公司 61200 代理人: 闵岳峰
地址: 710049 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明公开了一种利用图卷积神经网络结构加速的结构优化设计方法。该方法能够解决传统Ground Structure算法在结构优化中计算复杂度高,时间开销大的问题,该方法包括模型的获取和使用两个部分,其中模型获取的主要流程为:1、输入样本数据集标准化处理;2、使用Ground Structure算法生成(10000组)优化拓扑结构图和标准化输入图随机分布作为训练集,验证集和测试集;3、构建图神经网络模型;4、训练图神经网络模型,保存模型和参数。最后使用网络模型进行计算,测试和评估,从而实现最终优化结构的快速计算,降低了计算成本,提高时间开销。
搜索关键词: 一种 利用 图卷 神经网络 结构 加速 优化 设计 方法
【主权项】:
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