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公开(公告)号:CN119940502A
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202510021516.2
申请日:2025-01-07
Applicant: 湖南大学
IPC: G06N5/022 , G06F18/2451 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的多方知识图谱嵌入方法,构造一个实体中央服务器,确定初始化的全局实体嵌入E0,利用全局嵌入E0预训练出K个局部知识图谱初始化的实体嵌入#imgabs0#及关系嵌入#imgabs1#将初始化的E0下载到客户端中使用图注意力网络局部模型进行e轮局部实体嵌入和关系嵌入的迭代训练;K个局部训练的实体嵌入上传到中央服务器端进行全局聚合得到全局实体嵌入;重复n轮全局嵌入下载到局部嵌入进行局部训练及局部嵌入聚合到全局嵌入;联邦学习下训练的嵌入参数与只基于局部训练的嵌入参数融合,K方得到鲁棒的本地嵌入模型。本方法可用于多方用户,在保护数据隐私的情况下,高效利用他方数据进行模型参数训练,提高实体间关系预测的准确性,并进行知识图谱补全。
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公开(公告)号:CN118799599A
公开(公告)日:2024-10-18
申请号:CN202411001395.7
申请日:2024-07-25
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/75 , G06V20/17 , G06V10/46 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种面向电网线路无人机巡检的鲁棒特征匹配方法。其发明内容主要包括:提出一种基于深度估计和线性检测的线路关键点提取方法,将关键点约束在具有线性结构的检测目标附近,并在此基础上,提出一种基于多层随机种子的图匹配网络,通过种子集进行稀疏图消息传递,从而剔除匹配冗余的关键点。本发明能够在电网线路无人机巡检中实现巡检目标的鲁棒匹配,为线路环境建模提供可靠的视觉对应关系,有助于解决当前巡检方案下无卫星信号定位难和无法快速通道建模等问题,具有实际应用价值。
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