基于马尔科夫扩散核的图神经网络模型及应用与框架扩展

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基于马尔科夫扩散核的图神经网络模型及应用与框架扩展
申请号:CN202410789923
申请日期:2024-06-19
公开号:CN118350166B
公开日期:2024-09-10
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于马尔科夫扩散核的图神经网络模型。它包括图卷积模块和节点特征聚合模块;通过图卷积模块得到的图卷积层的节点表征,经过节点特征聚合模块聚合及转换处理后得出下游任务所需的节点指标值;图卷积模块包括第一input_dim×hidden线性转化层、hidden×hidden图卷积块;hidden×hidden图卷积块有多个;第一input_dim×hidden线性转化层、多个hidden×hidden图卷积块顺序连接;节点特征聚合模块包括节点特征聚合层和第二hidden×output_dim线性转化层;节点特征聚合层和第二hidden×output_dim线性转化层顺序连接。本发明还公开了所述的基于马尔科夫扩散核的图神经网络模型在供水网络中的应用、以及基于马尔科夫扩散核的图神经网络模型的框架扩展。
技术关键词
神经网络模型 节点特征 卷积模块 转移概率矩阵 设施 注意力机制 数据 线性 传感器节点 掩码矩阵 邻域 代表 变量 带传感器 传感器监测