一种基于图网络的集群动力学预测方法

    公开(公告)号:CN112861332A

    公开(公告)日:2021-05-28

    申请号:CN202110122001.3

    申请日:2021-01-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于图网络的集群动力学预测方法,包括:根据Vicsek模型模拟自驱动集群运动,生成数据集;通过数据预处理,将数据集处理为图结构数据,包括节点、边和全局属性;实现特征的初步提取和数据降维;使用图网络块,选择多层感知器作为更新函数,信息通过一定的规则在图上传播;信息还原,得到图结构数据;使用随机梯度下降的优化算法训练图网络,自动学习图网络中的参数。本发明将传统的物理科学与深度学习技术融合,能够实现对自驱动集群系统中的对象和关系进行模拟和推理,仅从粒子的初始位置确定系统的长期演化,而不需任何手工特征。

    一种基于中心节点图卷积网络的无监督社区发现方法

    公开(公告)号:CN114817653A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202110121984.9

    申请日:2021-01-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于中心节点图卷积网络的无监督社区发现方法,构建检测模型CN‑GCN,采用“中心‑扩展”算法在确定中心节点的基础上,扩展拥有更多共同邻居和具有类似社区成员身份的节点,形成中心节点簇;利用中心节点簇训练GCN模型,用训练好的GCN模型对整个网络节点进行聚类或社区发现。本发明的社区中心节点簇可以容纳拥有更多共同邻居和具有类似社区成员身份的节点,这些节点具有类似属性,进而提高社区子图的模块性;本发明结合社区中心节点的CN‑GCN模型可以提高节点领域的划分能力。

    一种基于图网络的集群动力学预测方法

    公开(公告)号:CN112861332B

    公开(公告)日:2022-08-09

    申请号:CN202110122001.3

    申请日:2021-01-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于图网络的集群动力学预测方法,包括:根据Vicsek模型模拟自驱动集群运动,生成数据集;通过数据预处理,将数据集处理为图结构数据,包括节点、边和全局属性;实现特征的初步提取和数据降维;使用图网络块,选择多层感知器作为更新函数,信息通过一定的规则在图上传播;信息还原,得到图结构数据;使用随机梯度下降的优化算法训练图网络,自动学习图网络中的参数。本发明将传统的物理科学与深度学习技术融合,能够实现对自驱动集群系统中的对象和关系进行模拟和推理,仅从粒子的初始位置确定系统的长期演化,而不需任何手工特征。

    一种具有除尘结构的贴膜装置

    公开(公告)号:CN219040426U

    公开(公告)日:2023-05-16

    申请号:CN202320031043.0

    申请日:2023-01-06

    Abstract: 本实用新型涉及芯片加工技术领域,且公开了一种具有除尘结构的贴膜装置,包括加工台,加工台的顶部固定安装有支撑箱板,且支撑箱板的内部为空心设置,加工台的顶部固定安装有保护框,送料机构设置于保护框的内部,送料机构,包括直线电机固定安装于保护框的内壁顶部,电动升降柱一,固定安装于直线电机的底部,气嘴固定安装于电动升降柱一的外壁,且数量为两组,吸盘固定安装于直线电机的底部,气缸,固定安装于保护框的内壁底部,电动升降柱一两侧安装有气嘴,电动升降柱一底部安装有吸盘将送料盘上的保护膜吸住送到底盘芯片上,在覆膜前通过气嘴将芯片上的灰尘吹落,使芯片表面干净贴膜后成品较好。

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