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公开(公告)号:CN115828988A
公开(公告)日:2023-03-21
申请号:CN202211546741.0
申请日:2022-12-05
Applicant: 东北大学
IPC: G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种基于自监督的异构图表示学习方法,涉及图神经网络技术领域。本发明应用到了两种学习节点表示的方法:基于元路径的方法以及基于自注意力的方法,将两个方法融合,在一定程度上吸取了两种方法的优势,既学习局部节点信息也关注高阶的语义的结构信息。且通过使互相关矩阵接近恒等矩阵作为目标函数,这使得本方法不需要负样本来维持模型的鲁棒性,而是在节点嵌入中利用对比学习的思想,在节点向量维度中进行对比学习,使互相关矩阵的对角线接近1,其他向量接近于0。这吸取了降低冗余的思想,保证了两个视角的互相关性。且让不同维度的特征尽可能表示不同的信息,从而提升特征的表征能力。
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公开(公告)号:CN104988347A
公开(公告)日:2015-10-21
申请号:CN201510463249.0
申请日:2015-07-31
Applicant: 中国海洋石油总公司 , 海洋石油工程股份有限公司 , 东北大学 , 天津先知邦科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种制备铝合金牺牲阳极用精炼剂及其制备方法,该制备铝合金牺牲阳极用精炼剂由重量百分比为30至40%氯化钠、45至55%氯化钾、3至5%氟化钙、其余量为六氟铝酸钠构成;制备方法包括:(1)将原料氯化钠、氯化钾、氟化钙以及六氟铝酸钠经干燥脱水,然后按照重量百分比称量备用;(2)将称量后的各原料经机械搅拌混合均匀,加热到800±50℃,制成熔体,待熔体冷凝后经破碎、筛分制得粉体,即成品;该精炼剂成分设计简单合理,除渣作用较好,兼有除气和覆盖作用,使用温度较低,效果理想。
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