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基于Weisfeiler-Lehman图核算法的装配体模型比较方法
被引量:
2
1
作者
左咪
邓兰
+1 位作者
薛婷
闫起源
《机械设计与制造》
北大核心
2020年第11期228-231,共4页
随着CAD信息技术的在机械领域的广泛应用,在机械产品设计过程中积累了大量包含多源信息的CAD模型,分析利用已有的产品模型可以大大提高新产品的开发效率。对能够比较全面表达产品信息的装配体模型进行比较分析可以很好的支撑通用结构挖...
随着CAD信息技术的在机械领域的广泛应用,在机械产品设计过程中积累了大量包含多源信息的CAD模型,分析利用已有的产品模型可以大大提高新产品的开发效率。对能够比较全面表达产品信息的装配体模型进行比较分析可以很好的支撑通用结构挖掘、模型检索等三维信息重用,提高产品设计效率。提出了基于Weisfeiler-Lehman图核算法的装配体模型比较方法。Weisfeiler-Lehman算法可以有效的解决图匹配问题,核函数不用计算复杂的非线性变换,直接得到非线性变换的内积,应用于图的模型中可以大大简化计算复杂度,实现图之间的相似度计算。首先用图模型对多源装配体模型进行信息的转化表达并进行初步信息归类,形成装配体类码连接图;将W-L图匹配算法和核函数综合应用,对装配体类码图进行相似度计算,实现装配体之间的比较分析。
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关键词
设计重用
装配体模型
模型相似度分析
W-l
图核算法
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职称材料
基于事件异构图表示的文本去重算法
被引量:
2
2
作者
艾玮
许佳
+1 位作者
谢灿豪
孟涛
《湖南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期74-85,共12页
基于图结构的文本表示方法在新闻文本去重中具有更好的效果.但是,目前该表示方法还不能完整地表示文本的全部信息,并且忽略了图的语义信息,降低了新闻文本的去重效果.为此,本研究提出基于事件异构图表示的文本去重算法,该算法首先通过...
基于图结构的文本表示方法在新闻文本去重中具有更好的效果.但是,目前该表示方法还不能完整地表示文本的全部信息,并且忽略了图的语义信息,降低了新闻文本的去重效果.为此,本研究提出基于事件异构图表示的文本去重算法,该算法首先通过事件异构图表示新闻文本的全局语义与结构信息,然后提出双标签图核算法表征事件异构图,实现深度表征图的结构及语义信息.实验结果表明,该研究提出的去重算法比现有的基于图结构的文本表示去重方法在F1-score指标上提升了10%.最后,该算法能提高新闻文本的去重效果.
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关键词
图核算法
事件异构
图
新闻文本
文本表示
文本去重
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职称材料
基于深度图卷积胶囊网络的图分类模型
被引量:
3
3
作者
刘海潮
王莉
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第9期219-225,共7页
针对提取图表征用于图分类过程中的结构信息提取过程的问题,提出了一种图卷积神经网络与胶囊网络融合的图分类模型。首先,利用图卷积神经网络处理图中的节点信息,迭代以后得到节点表征,表征中蕴含着该节点的子树结构信息;然后,利用Weisf...
针对提取图表征用于图分类过程中的结构信息提取过程的问题,提出了一种图卷积神经网络与胶囊网络融合的图分类模型。首先,利用图卷积神经网络处理图中的节点信息,迭代以后得到节点表征,表征中蕴含着该节点的子树结构信息;然后,利用Weisfeiler-Lehman图核算法的思想对节点表征的多维度进行排序,得到多视角的图表征;最后,将多视角的图表征整理成胶囊的形式并输入胶囊网络,使用动态路由算法得到更高层次的分类胶囊,进而进行分类。实验结果表明,所提模型在公共数据集上的分类准确度提升了1%~3%,同时具备更强的结构特征提取能力,在少样本情况下的表现比DGCNN更加稳定。
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关键词
图
分类
图
表征
图
卷积神经网络
胶囊网络
Weisfeiler-Lehman
图核算法
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职称材料
题名
基于Weisfeiler-Lehman图核算法的装配体模型比较方法
被引量:
2
1
作者
左咪
邓兰
薛婷
闫起源
机构
西安建筑科技大学机电学院
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2020年第11期228-231,共4页
文摘
随着CAD信息技术的在机械领域的广泛应用,在机械产品设计过程中积累了大量包含多源信息的CAD模型,分析利用已有的产品模型可以大大提高新产品的开发效率。对能够比较全面表达产品信息的装配体模型进行比较分析可以很好的支撑通用结构挖掘、模型检索等三维信息重用,提高产品设计效率。提出了基于Weisfeiler-Lehman图核算法的装配体模型比较方法。Weisfeiler-Lehman算法可以有效的解决图匹配问题,核函数不用计算复杂的非线性变换,直接得到非线性变换的内积,应用于图的模型中可以大大简化计算复杂度,实现图之间的相似度计算。首先用图模型对多源装配体模型进行信息的转化表达并进行初步信息归类,形成装配体类码连接图;将W-L图匹配算法和核函数综合应用,对装配体类码图进行相似度计算,实现装配体之间的比较分析。
关键词
设计重用
装配体模型
模型相似度分析
W-l
图核算法
Keywords
Design Reuse
Assembly Model
Model Similarity Analysis
W-L Graph Kernel Algorithm
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TG126 [金属学及工艺—金属学]
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职称材料
题名
基于事件异构图表示的文本去重算法
被引量:
2
2
作者
艾玮
许佳
谢灿豪
孟涛
机构
中南林业科技大学计算机与信息工程学院
出处
《湖南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期74-85,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(61802444)。
文摘
基于图结构的文本表示方法在新闻文本去重中具有更好的效果.但是,目前该表示方法还不能完整地表示文本的全部信息,并且忽略了图的语义信息,降低了新闻文本的去重效果.为此,本研究提出基于事件异构图表示的文本去重算法,该算法首先通过事件异构图表示新闻文本的全局语义与结构信息,然后提出双标签图核算法表征事件异构图,实现深度表征图的结构及语义信息.实验结果表明,该研究提出的去重算法比现有的基于图结构的文本表示去重方法在F1-score指标上提升了10%.最后,该算法能提高新闻文本的去重效果.
关键词
图核算法
事件异构
图
新闻文本
文本表示
文本去重
Keywords
graph kernel algorithm
event heterogeneous graph
news text
text representation
text deduplication
分类号
T391.1 [一般工业技术]
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职称材料
题名
基于深度图卷积胶囊网络的图分类模型
被引量:
3
3
作者
刘海潮
王莉
机构
太原理工大学软件学院
太原理工大学大数据学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第9期219-225,共7页
基金
国家自然科学基金(61872260)
山西省重点研发计划国际合作项目(201703D421013)。
文摘
针对提取图表征用于图分类过程中的结构信息提取过程的问题,提出了一种图卷积神经网络与胶囊网络融合的图分类模型。首先,利用图卷积神经网络处理图中的节点信息,迭代以后得到节点表征,表征中蕴含着该节点的子树结构信息;然后,利用Weisfeiler-Lehman图核算法的思想对节点表征的多维度进行排序,得到多视角的图表征;最后,将多视角的图表征整理成胶囊的形式并输入胶囊网络,使用动态路由算法得到更高层次的分类胶囊,进而进行分类。实验结果表明,所提模型在公共数据集上的分类准确度提升了1%~3%,同时具备更强的结构特征提取能力,在少样本情况下的表现比DGCNN更加稳定。
关键词
图
分类
图
表征
图
卷积神经网络
胶囊网络
Weisfeiler-Lehman
图核算法
Keywords
Graph classification
Graph representation
Graph convolutional neural network
Capsule network
Weisfeiler-Lehman graph kernel algorithm
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Weisfeiler-Lehman图核算法的装配体模型比较方法
左咪
邓兰
薛婷
闫起源
《机械设计与制造》
北大核心
2020
2
下载PDF
职称材料
2
基于事件异构图表示的文本去重算法
艾玮
许佳
谢灿豪
孟涛
《湖南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
3
基于深度图卷积胶囊网络的图分类模型
刘海潮
王莉
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020
3
下载PDF
职称材料
已选择
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引证文献
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