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[发明专利]基于GCN孪生网络的跨语言知识图谱实体对齐方法-CN201910676206.9有效
发明人：罗绪成;谭俊杰 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-07-25 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GCN孪生网络的跨语言知识图谱实体对齐方法，首先对于两种语言的知识图谱分别提取邻接矩阵和属性信息矩阵，将两种语言的知识图谱已知的对齐实体对作为正样本，构成正样本集合；对于关系结构信息和属性信息分别构建一个GCN孪生网络，分别记为GCN_SE、GCN_AE，将两个知识图谱的邻接矩阵作为GCN孪生网络GCN_SE的输入，对GCN孪生网络GCN_SE进行训练；将两个知识图谱的邻接矩阵和属性信息矩阵作为GCN孪生网络GCN_AE的输入，对GCN孪生网络GCN_AE进行训练；基于训练好的GCN孪生网络，得到潜在对齐实体结果。
基于 gcn 孪生网络语言知识图谱实体对齐方法

[发明专利]基于双通道图卷积网络的半监督节点分类方法-CN202111151744.X在审
发明人：朱小飞;李程鸿 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及半监督节点分类技术领域，具体涉及基于双通道图卷积网络的半监督节点分类方法，包括：建立具有拓扑图GCN和特征图GCN的双通道GCN模型；训练双通道GCN模型时：首先生成增强的节点特征表示，然后使得增强的节点特征表示在拓扑图GCN和特征图GCN中同时传播；双通道GCN模型基于原始拓扑图构造对应的特征图，然后分别将原始拓扑图和特征图输入拓扑图GCN和特征图GCN中，最后将拓扑图GCN和特征图GCN最后一层的所有输出进行动态结合得到对应的最终节点表示
基于双通道图卷网络监督节点分类方法

[发明专利]一种Cu-Fe-ZIF-8/GCN复合材料及其制备方法和应用-CN202310077848.3在审
发明人：赵一博;李岳阳;常露;何文静;谢季炎 -专利权人：江苏海洋大学
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： B01J20/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种Cu‑Fe‑ZIF‑8/GCN复合材料及其制备方法和应用，将Fe离子以及GCN通过一锅煮法与ZIF‑8复合后再通过离子交换法与Cu离子复合，合成出Cu‑Fe‑ZIF‑8/GCN；所述Cu‑Fe‑ZIF‑8/GCN复合材料的比表面积为519m2/g，总孔体积为0.44cm3/g，平均孔径为3.39nm。Cu‑Fe‑ZIF‑8/GCN拥有极高的吸附容量，为原始ZIF‑8吸附量的4.8倍；Cu‑Fe‑ZIF‑8/GCN的可重复利用性高，在四次循环后依然可保持初始值85％以上的吸附量；Cu‑Fe‑ZIF‑8/GCN的制备简单，复合过程皆在常温下进行，溶剂无污染，适合大规模生产。
一种 cu fe zif gcn 复合材料及其制备方法应用

[发明专利]一种基于GCN的方面级文本情感分类方法-CN202211650414.X在审
发明人：龙昭华;王高远;张林 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-12-21 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于图卷积神经网络(GCN)的方面级文本情感分类方法，包括以下步骤：①预处理：给定句子‑方面对的文本信息，使用BERT作为句子编码器来提取隐藏的上下文表示，生成隐藏状态向量②将句子的隐藏状态向量分别输入语法GCN模块和语义GCN模块进行特征学习③采用BiAffine模块实现有效的信息流，即交换语法和语义特征。④在语法GCN和语义GCN模块的方面节点上应用平均池化和连接操作，得到最终的特征表示，实现面向方面级情感分类。
一种基于 gcn 方面文本情感分类方法

[发明专利]一种基于短时路况预测算法的预警方法及系统-CN202210204180.X在审
发明人：李长亮;刘天鹏;贾百强 -专利权人：中远海运科技股份有限公司
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于短时路况预测算法的预警方法及系统，该方法先获取交通数据并进行预处理，然后根据预处理后的数据采用短时路况预测算法建立ST‑GCN模型，并对建立的ST‑GCN模型进行训练，得到最优ST‑GCN模型，根据最优ST‑GCN模型预测平均车速，再根据实际平均车速和预测的平均车速建立评估指标，根据评估指标并采用对比模型对ST‑GCN模型进行评估，验证ST‑GCN模型为最优模型，最后根据验证为最优模型的ST‑GCN模型所预测的平均车速，结合高速公路运行状态的等级划分标准，将高速公路中多个路段的路况信息用不同颜色信息进行标示，并根据颜色信息生成图片并进行展示，有效提高了高速公路的通行效率。
一种基于路况预测算法预警方法系统

[发明专利]一种基于微分NAS和图卷积的借贷信用评估方法-CN202111633417.8在审
发明人：方徐伟;谢巍盛;李慧 -专利权人：天翼电子商务有限公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于微分NAS和图卷积的借贷信用评估方法，通过GCN来融合先前提取的特征，使用NAS技术来对有效特征和GCN的节点进行选取，可以减少GCN计算量，加速模型推断，同时NAS搜索可以得到更好的特征和更好的GCN架构使得判断的精度得到提升。本发明提出了一种基于NAS和GCN的信用评估方法，通过对特征和网络的多路搜索提升了信用评估的准确性，提出了一种可微分的特征和op结合方式，可以同时进行梯度下降训练；同时和GCN结合，可以减少初始化的影响
一种基于微分 nas 图卷借贷信用评估方法

[发明专利]基于知识图谱的图卷积药物对相互作用预测方法及系统-CN202010216234.5在审
发明人：全哲;林轩;王志杰;马腾飞;曾湘详 -专利权人：湖南大学
申请日： 2020-03-25 - 公布日： 2020-08-21 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于知识图谱的图卷积药物对相互作用预测方法，包括：提取药物对数据样本，生成含训练集、验证集和测试集的数据集；构建数据集对应的知识图谱；建立GCN药物对相互作用预测模型，学习药物对中所含药物及其邻域的特征信息；将训练集的药物对数据样本输入到GCN药物对相互作用预测模型，训练GCN药物对相互作用预测模型；将训练结果优化损失函数后送入GCN药物对相互作用预测模型训练；经过迭代计算，完成GCN药物对相互作用预测模型的训练；将测试集中的药物对数据样本输入到GCN药物对相互作用预测模型得到测试结果；对所述测试结果进行分析得到预测结果。
基于知识图谱图卷药物相互作用预测方法系统

[发明专利]基于GCN的改进最近邻数据互联方法-CN202211157579.3在审
发明人：唐田田;孙顺;王海鹏;郭晨;任利强;贾舒宜;潘新龙;崔亚奇;孙炜炜;杨莉莉 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GCN的改进最近邻数据互联方法，包括以下步骤：步骤1.获取传感器量测值，每个传感器量测值对应一个节点建立图网络结构，多个传感器会对应得到多个图网络；步骤2.构建GCN预测模型，利用GCN预测模型提取图网络结构节点的特征信息；步骤3.基于GCN预测模型输出的节点特征计算节点距离；步骤4.以GCN预测模型输出的节点间的特征距离作为互联评价标准，求解互联结果。本发明主要解决了多传感器量测的深层特征提取问题，利用GCN从原始量测数据中自动学习量测间的深层特征信息和不变拓扑信息，改善了传统最近邻域法在密集杂波、随机误差、系统偏差场景下的数据互联效果。
基于 gcn 改进近邻数据方法

[发明专利]基于ResNet-GCN网络模型的脑胶质瘤恶性程度分级方法-CN202211353549.X在审
发明人：刘富春;李明远 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ResNet‑GCN网络模型的脑胶质瘤恶性程度分级方法，包括以下步骤：S1、数据集构建与数据预处理，获取MRI图像构建数据集，并将数据转换至所需格式，对数据进行预处理；S2、构建ResNet‑GCN网络模型，以ResNet模型为基础，修改特征提取器的输出，得到不同层次的特征向量集合，利用特征向量集合构建出邻接矩阵后，将邻接矩阵作为输入连接到GCN模型；S3、设置模型训练参数，指定使用的损失函数形式，训练ResNet‑GCN网络模型；S4、对ResNet‑GCN网络模型进行评估，最终将训练好的模型用于实际脑胶质瘤恶性程度分级。本发明提出的ResNet‑GCN模型能够综合分析不同层次的特征向量，具有更好的分类性能，实现更好的辅助诊断。
基于 resnet gcn 网络模型胶质恶性程度分级方法

[发明专利]一种基于时间关系对文本包含的因果关系进行抽取的方法-CN202011489612.3有效
发明人：郑余祥;左祥麟;史振坤;张一嘉;梁世宁;左万利 -专利权人：吉林大学
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时间关系对文本包含的因果关系进行抽取的方法，包括：构建基于时间关系的Bi‑LSTM+GCN网络模型；将待输入的文本中的单词输入到Bi‑LSTM网络获得文本中单词的特征；将文本中单词的时间关系转化成时间关系特征矩阵输入到GCN网络，由GCN网络输出特征向量；将GCN网络输出特征向量输入分类器，获得因果关系的抽取结果：原因、结果和非因非果。与现有技术相比，本发明利用时间关系与因果关系的联系,本文通过将时间关系转化成特征矩阵的方式结合了Bi‑LST+GCN网络模型，并且通过实验能准确获得因果关系标注，时间关系有利于因果关系的抽取，本发明提出的基于时间关系的Bi‑LSTM+GCN模型能有效的获取因果关系。
一种基于时间关系文本包含因果关系进行抽取方法

[发明专利]基于GCN和WPT-MD的风力发电机故障部位识别方法-CN202011199637.X在审
发明人：易灵芝;徐秀;于文新;陈智勇;刘江永;范朝冬 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：提出一种基于GCN和WPT‑MD的风力发电机故障部位识别方法。首先对WTP、MD和GCN算法进行了简单介绍，然后将GCN与WPT‑MD结合，提出了一种基于GCN和WPT‑MD的方法，该算法可以有效、快速的实现异步发电机的故障诊断，识别出故障部位。
基于 gcn wpt md 风力发电机故障部位识别方法

[发明专利]基于GCN分析fMRI图像的系统、方法、电子设备及介质-CN202310227245.7有效
发明人：刘伟奇;马学升;陈磊;陈金钢;左林雄;陈韵如 -专利权人：同心智医科技（北京）有限公司
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于GCN分析fMRI图像的系统、方法、电子设备及介质，从大脑fMRI图像数据中选取感兴趣区域，提取每个感兴趣区域中所有体素对应的时间序列，并生成感兴趣区域的功能连接矩阵；通过NetMF节点嵌入算法提取功能连接矩阵中的每个节点的高级特征；将高级特征输入GCN模型训练GCN模型；将待分析fMRI图像的高级特征输入训练好的GCN模型中得到分析结果。该基于GCN分析fMRI图像的方法改善了现有技术中从原始fMRI图像中提取高级特征的成本较高，且用于分析fMRI图像的网络模型计算能力较差的问题。
基于 gcn 分析 fmri 图像系统方法电子设备介质

[发明专利]基于GCN和VMD-ED的新能源汽车三相异步电机故障识别-CN202110688351.6在审
发明人：易灵芝;王仕通;陈智勇;范朝冬;胡毕华 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G01R31/34 文献下载
摘要：提出一种基于GCN和VMD‑ED的新能源汽车三相异步电机故障部位识别方法。首先对VMD、ED和GCN算法进行了简单介绍，然后将GCN与VMD‑ED结合，提出了一种基于GCN和VMD‑ED的方法，该算法可以有效、快速的实现异步发电机的故障诊断，识别出故障部位。
基于 gcn vmd ed 新能源汽车三相异步电机故障识别

[发明专利]一种基于GCN-LSTM的电力系统短期负荷预测方法-CN202211388691.8在审
发明人：王佳蕊;孙勇;孟祥东;杨金铎;陈厚合;胡枭;吕项羽;李德鑫;朱明洋;王尧;李宝聚;张家郡;王伟;李成钢;冷俊;高松;刘畅;张海锋;庄冠群 -专利权人：国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;国网吉林省电力有限公司;东北电力大学;吉林省电力科学研究院有限公司
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于GCN‑LSTM的电力系统短期负荷预测方法，本发明属于电力系统负荷预测技术领域，首先，完成时空特征的构建和归一化，将海量的历史负荷数据、气象数据、日期信息按时间滑动窗口构造连续特征图作为输入，接着将电网络模型作为图结构嵌入到GCN中，并将网络参数转换为GCN中的邻接矩阵，从而提取空间特征，然后，将GCN的输出作为LSTM网络的输入，在时间维上提取负荷变化的特征，解决了递归神经网络的梯度消失问题。最后，依次完成测量数据窗口的滚动更新和异步序列映射等方法对回归预测模型进行训练，增强了GCN‑LSTM模型的鲁棒性。
一种基于 gcn lstm 电力系统短期负荷预测方法

[发明专利]用于支持由支持用户装备进行卫星无线接入的5G基站进行定位的系统和方法-CN202180062650.7在审
发明人： S·W·艾吉 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G01S19/05 文献下载
摘要：使用第五代(5G)核心网(5GCN)对公共陆地移动网络(PLMN)进行卫星接入由服务卫星B节点(gNB)支持。gNB确定或验证用户装备(UE)所位于的国家以确保UE与5GCN位于同一国家。当该国家与5GCN的国家相匹配时，gNB允许UE接入5GCN，并且可向5GCN提供关于该UE的国家是否被验证的指示。
用于支持用户装备进行卫星无线接入基站定位系统方法

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