[发明专利]一种基于层次化图神经网络的路网表征的学习方法有效
| 申请号： | 202010555140.0 | 申请日： | 2020-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN111783262B | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 王静远;吴宁;潘达岩 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F30/18 | 分类号： | G06F30/18;G06F30/27;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 曹鹏飞 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于层次化图神经网络的路网表征学习方法，包括：(1)初始化(2)构建结构区域建模模型(3)构建功能区域建模模型(4)利用反向更新算法对结构区域建模模型和功能区域建模模型进行参数更新，得到新的第一分配矩阵A |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 层次 神经网络 路网 表征 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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