[发明专利]一种采用具有稀疏基序图卷积网络进行分类的方法在审
| 申请号： | 202210636574.2 | 申请日： | 2022-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN116258887A | 公开（公告）日： | 2023-06-13 |
| 发明（设计）人： | 苏荔;姜璇;李国荣;张新峰;卿来云;黄庆明 | 申请（专利权）人： | 中国科学院大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京康思博达知识产权代理事务所(普通合伙) 11426 | 代理人： | 潘炜 |
| 地址： | 100049 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种采用具有稀疏基序图卷积网络进行分类的方法，包括以下步骤：将待分类目标与已知目标一起制成拓扑图，拓扑图中，目标作为节点，目标之间的联系为拓扑图的边；通过图卷积网络对拓扑图进行识别，获得拓扑图中待分类目标的分类；在图卷积网络对拓扑图进行识别时，获取拓扑图的原始邻接矩阵和基序邻接矩阵，通过原始邻接矩阵和基序邻接矩阵进行信息传递；其中，图卷积网络通过原始邻接矩阵进行消息传递获得全局特征，通过基序邻接矩阵进行消息传递获得局部特征，将全局特征和局部特征聚合获得待分类目标的特征，从而完成待分类目标的分类。本发明公开的采用具有稀疏基序图卷积网络进行分类的方法，缓解了过平滑的问题，极大提高了分类的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 采用 具有 稀疏 图卷 网络 进行 分类 方法 | ||
【主权项】：
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