[发明专利]通信网络中基于多阶段训练的图神经网络的节点分类方法在审
| 申请号： | 202210912335.5 | 申请日： | 2022-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN115242680A | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 鲁多;李荣华;秦宏超;王国仁;高玉金;金福生 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | H04L43/0817 | 分类号： | H04L43/0817;H04L41/147;H04L41/0677;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京圣州专利代理事务所(普通合伙) 11818 | 代理人： | 李志强 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种通信网络中基于多阶段训练的图神经网络的节点分类方法，步骤如下：S1、根据通信逻辑链路进行建图G，其中节点为服务器，边为逻辑通信链路，确定时间段begin‑time和end‑time，在该时间段内有通信的节点之间添加对应的边；S2、对获得的图G进行补边，将高阶信息补充到原图G上，得到新图G2；S3、在步骤S2获得的图G2上进行节点分类，得到节点宕机的概率。本发明采用上述的一种通信网络中基于多阶段训练的图神经网络的节点分类方法，使得最终学到的节点向量表示更加丰富和准确，提高分类的准确率，从而快速的得到宕机的位置。 | ||
| 搜索关键词： | 通信 网络 基于 阶段 训练 神经网络 节点 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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