[发明专利]时序超图序列预测方法及装置在审
| 申请号： | 202310088801.7 | 申请日： | 2023-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN116186114A | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 高跃;张欣炜 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06F17/16;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/044;G06N3/049;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 黄德海 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请涉及超图学习技术领域，特别涉及一种时序超图序列预测方法及装置，其中，方法包括：对时序序列中的每一个超图，使用预设超图神经网络提取每个结点的空间特征，生成空间特征序列；针对空间特征序列，使用预设循环神经网络提取每个结点的时间特征；使用交叉熵函数与参数正则项作为模型的损失函数，对模型进行训练，得到用于时序超图序列预测的最终模型。由此，解决了相关技术中通过超图学习刻画样本之间的复杂关联，无法高效的挖掘数据背后的复杂关联，降低了处理时序序列的效率，并且降低特征表示的准确性和鲁棒性等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 时序 超图 序列 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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