基于对比学习的多关系属性图聚类方法 被引量：1

1

作者 谢卓 康乐 +1 位作者 周丽娟 张志鸿 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第11期62-70,共9页

现实世界包含复杂的图数据,其节点之间通常包含多种关系,这种图被称为多关系属性图。图聚类是挖掘图数据相似信息的技术之一,然而现有的图聚类的方法大多只适用于单关系图。即使有的方法考虑到了多关系图,也往往是将图表示学习与聚类看... 现实世界包含复杂的图数据,其节点之间通常包含多种关系,这种图被称为多关系属性图。图聚类是挖掘图数据相似信息的技术之一,然而现有的图聚类的方法大多只适用于单关系图。即使有的方法考虑到了多关系图,也往往是将图表示学习与聚类看作两个单独的过程。受Deep Graph Infomax(DGI)算法的启发,文中设计了一种基于对比学习的多关系属性图的聚类方法(CCLMAG),用于解决上述问题:1)通过引入社区级互信息机制,弥补了DGI算法无法融合簇信息的缺点;2)引入嵌入融合模块来聚合不同关系上的节点嵌入;3)引入聚类优化模块将图表示学习与聚类两个过程联系起来,使得学习到的节点表示更适合聚类任务。在3个公开数据集和1个构建的期货数据集上的大量实验表明,所提方法优于目前最先进的基线方法,且具有实际应用价值。 展开更多

关键词 聚类 多关系属性图 图对比学习 图表示学习 无监督学习

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基于属性关系图优化匹配的多运动目标跟踪 被引量：9

2

作者 万琴 王耀南 +1 位作者 余洪山 林国汉 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期608-613,共6页

针对复杂监控场景中往往无法准确检测前景目标,导致难以有效跟踪目标的问题,提出了一种基于属性关系图优化匹配的多运动目标跟踪方法,将目标跟踪问题转化为前景目标跟踪标记的优化问题,实现多运动目标跟踪。将前景区域按颜色、空间特征... 针对复杂监控场景中往往无法准确检测前景目标,导致难以有效跟踪目标的问题,提出了一种基于属性关系图优化匹配的多运动目标跟踪方法,将目标跟踪问题转化为前景目标跟踪标记的优化问题,实现多运动目标跟踪。将前景区域按颜色、空间特征一致性划分为多个碎片;采用属性关系图描述目标模型,分析计算出属性关系图外观模型的属性相似度;提出通过概率松弛法计算目标函数并采用遗传算法进行优化匹配,得到前景碎片最优的跟踪标记,从而完成多目标跟踪。在多个监控视频上的实验结果表明,本方法能大大提高跟踪性能,实现复杂监控场景中的多目标跟踪。 展开更多

关键词 视频监控 多目标跟踪 外观模型 属性关系图 概率松弛法

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线状纹理的一种属性关系图描述方法及其应用 被引量：1

3

作者 丁益洪 平西建 胡敏 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2002年第9期1076-1081,共6页

纹理特征是图像分析的重要线索 ,纹理分析方法可以分为统计方法和结构方法 ,两者各有优劣 .结合统计分析方法和结构分析方法两个方面的优点 ,提出了一种线状纹理的属性关系图 (attributed relational graphs,ARG)描述方法 ,用属性关系... 纹理特征是图像分析的重要线索 ,纹理分析方法可以分为统计方法和结构方法 ,两者各有优劣 .结合统计分析方法和结构分析方法两个方面的优点 ,提出了一种线状纹理的属性关系图 (attributed relational graphs,ARG)描述方法 ,用属性关系图来描述图像纹理 ,并应用于图像检索中 .属性关系图描述方法用图的结构直观地描述了图像的特征 ,具有很强的表达能力 .提取直线段作为线状纹理的基元 ,并引入了基元间具有平移、旋转和伸缩不变性的关系属性 ,使纹理图像的识别和检索具有好的抗噪声能力 .实验证明该方法取得了令人满意的识别和检索效果 . 展开更多

关键词 线状纹理 属性关系图 图像检索 图像分析 纹理特征 图匹配 计算机视觉

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属性关系图匹配的神经网络实现及其应用

4

作者 王成道 陈瑶 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1994年第3期265-270,共6页

属性关系图中存在着有向弧和多重弧，它是一种不对称的图。Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络是对称联接的．通过定义节点属性距离和节点对关系弧属性距离，解决了不对称问题，从而把属性关系图的匹配转化成可用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络求解的形式．同... 属性关系图中存在着有向弧和多重弧，它是一种不对称的图。Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络是对称联接的．通过定义节点属性距离和节点对关系弧属性距离，解决了不对称问题，从而把属性关系图的匹配转化成可用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络求解的形式．同时，又把误差校正思想引入了神经网络，使网络可以实现随机语义网的匹配． 展开更多

关键词 神经网络 属性关系图 匹配

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数据依赖关系的属性关系图表示 被引量：1

5

作者 戴亚非 顾兆军 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第6期53-56,共4页

讨论了并行程序分析中重要因素之一的数据依赖关系的可视化策略及其交互原则，提出了一种基于属性关系图的依赖关系表示方法，并给出了对具有关系特性的数据进行可视化时的逻辑描述和几何描述。

关键词 数据可视化 并行程序分析 数据依赖 属性关系图

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一种基于图元结构关系的电气草图符号识别方法 被引量：5

6

作者 陈晓杰 方贵盛 《机电工程》 CAS 2017年第8期823-828,850,共7页

针对手绘草图符号不规则以及模糊的特点造成对其识别难度较高的问题,对手绘电气草图符号的特点、符号的笔划分割、图元类型的判别、图元间的结构关系、符号间相似度的类型等方面进行了研究,提出了一种基于图元结构关系的手绘电气草图符... 针对手绘草图符号不规则以及模糊的特点造成对其识别难度较高的问题,对手绘电气草图符号的特点、符号的笔划分割、图元类型的判别、图元间的结构关系、符号间相似度的类型等方面进行了研究,提出了一种基于图元结构关系的手绘电气草图符号识别方法。根据手绘电气草图符号的特点,首先对手绘电气草图符号进行了笔画分割,将其分解成了若干基本图元;然后用属性关系图描述出了手绘电气草图符号单个图元的信息以及图元间的结构关系,提出了一种基于属性关系图的电气草图符号匹配相似度计算方法;最后通过计算待识别符号与模板库符号之间的相似度,达到了手绘电气草图符号识别的目的。研究结果表明:可以构建一个有效的、可训练的、多线条的符号识别器,并且不受符号方向、大小和笔画顺序的影响,能够取得良好的识别效果。 展开更多

关键词 电气草图符号识别 图元 笔画分割 属性关系图

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基于标签传播增强的多通道图卷积网络

7

作者 袁立宁 冯文刚 刘钊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第8期304-312,共9页

多数图卷积网络(GCN)模型通过设计高效的信息传递和保留方式提升节点分类任务的实验表现,忽略了节点标签信息在拓扑空间和属性空间的传播。针对上述问题,提出了一种基于标签传播算法(LPA)增强的多通道图卷积模型MGCN-LPA,同时增大同类... 多数图卷积网络(GCN)模型通过设计高效的信息传递和保留方式提升节点分类任务的实验表现,忽略了节点标签信息在拓扑空间和属性空间的传播。针对上述问题,提出了一种基于标签传播算法(LPA)增强的多通道图卷积模型MGCN-LPA,同时增大同类节点在属性和拓扑空间的关系权重,改善节点间特征和标签信息的传播。首先,计算不同节点的属性相似度值,并采用k近邻算法生成属性关系图;然后,利用结合了GCN和LPA的图卷积层GCN-LPA提取属性图和属性关系图的潜在特征,生成拓扑节点表示和属性节点表示;最后,将拓扑和属性表示进行融合,并将生成的最终表示用于节点分类任务。在3个基准图数据集上进行实验,MGCN-LPA的实验表现能够匹配当前较为先进的基线模型,其在Cora和Citeseer数据集上的分类结果相比表现最优的基线模型提升了9.3%和12%。上述实验结果表明,MGCN-LPA能够增大同类节点间路径的权重,从而增强同类节点间的信息传递,提升节点分类任务的实验表现。此外,消融实验结果表明,与仅使用拓扑空间或者属性空间信息的变体相比,融合两类信息的MGCN-LPA能够充分提取和保留原始图中蕴含的潜在特征,提升模型的表征能力和泛化性。 展开更多

关键词 图卷积网络 标签传播算法 属性图 属性关系图 节点分类

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基于图论的无监督区域遥感图像检索算法研究 被引量：1

8

作者 李丽萍 赵传荣 +1 位作者 孔德仁 王芳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第7期315-317,323,共4页

为了改善基于内容的遥感图像检索技术,以遥感图像区域检索为框架,提出了一种新的基于图论的无监督学习遥感图像检索算法。首先,提出的方法用图表为每一幅图像建模,同时结合局部信息和相关的空间结构,提供基于区域的图像代表。将每一幅... 为了改善基于内容的遥感图像检索技术,以遥感图像区域检索为框架,提出了一种新的基于图论的无监督学习遥感图像检索算法。首先,提出的方法用图表为每一幅图像建模,同时结合局部信息和相关的空间结构,提供基于区域的图像代表。将每一幅图像初步划分为不同的区域,再通过属性关系图建模,节点和边界分别代表区域特征和它们之间存在的空间关系。然后,通过评估基于图像的相似点实现最相似于查询图像的图像检索。为匹配相应的图像以及按照图像相似点实现图像检索,采用了结合子图同构算法和光谱图嵌入技术的新型非精确图像匹配策略。实验结果显示,与其他两种无监督遥感图像检索方法相比,所提方法的检索性能明显改善。 展开更多

关键词 图像检索 图论 无监督学习 属性关系图(ARG) 子图同构

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基于模型的三维物体识别 被引量：4

9

作者 林应强 吴立德 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第6期756-761,共6页

实现了一个完整的基于模型的三维物体识别系统，它可识别灰度图象中包含的物体，如对遮挡加以限制，还可识别被遮挡的物体．该系统能实现物体的自动建模，也可先定性识别某一物体的立体图对以获取高层知识，然后在高层知识的指导下准确... 实现了一个完整的基于模型的三维物体识别系统，它可识别灰度图象中包含的物体，如对遮挡加以限制，还可识别被遮挡的物体．该系统能实现物体的自动建模，也可先定性识别某一物体的立体图对以获取高层知识，然后在高层知识的指导下准确地匹配立体图对中相对应的特征．此外，还提出了利用最能表示物体特征的表面（特征面）来识别物体的方法，以提高系统抗噪声的能力．大量实验证明，该系统具有相当的稳健性． 展开更多

关键词 三维 物体识别 关系属性图 图象识别

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一种建筑信息模型分类方法 被引量：2

10

作者 樊永生 李昌华 +1 位作者 李智杰 姚鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第4期148-153,共6页

数字化的建筑信息大量存在和应用于建筑设计、城市规划等领域。目前,由于建筑信息模型的数据量急剧膨胀,为克服"数据丰富而知识匮乏"现象,对其进行基于内容的模型分类十分必要。提出一种结合空间句法理论和基于SVM决策分类的... 数字化的建筑信息大量存在和应用于建筑设计、城市规划等领域。目前,由于建筑信息模型的数据量急剧膨胀,为克服"数据丰富而知识匮乏"现象,对其进行基于内容的模型分类十分必要。提出一种结合空间句法理论和基于SVM决策分类的模型分类方法,首先对建筑信息模型建立RCARG(Room Connectivity Attributed Relational Graphs)模型,提取出建筑信息模型的模型固有特征,并结合空间句法理论而扩充出模型空间构形特征,在常用的DAG-SVMS分类算法的基础上增加特征向量均衡化的过程,减少决策分类时误判几率,以实现高精准度分类效果。实验结果表明,该方法与KNN和DAG-SVMS算法相比,具有较高的分类精准度。 展开更多

关键词 建筑信息模型 房间连接属性关系图(RCARG) 空间句法 DAG-SVMS算法

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用神经网络方法进行汉字的部件识别

11

作者 张青 尹俊勋 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第11期125-129,共5页

用二维图形结构的汉字属性关系图,从二维角度来直接描述汉字具有较强的描述能力.但其中由笔划间的关系图描述的部件通常关系复杂,其匹配问题如果采用传统的匹配方法来解决,其计算量和复杂度是非线性递增的.在此,提出一种神经网络的解决... 用二维图形结构的汉字属性关系图,从二维角度来直接描述汉字具有较强的描述能力.但其中由笔划间的关系图描述的部件通常关系复杂,其匹配问题如果采用传统的匹配方法来解决,其计算量和复杂度是非线性递增的.在此,提出一种神经网络的解决方法.实验结果表明,将神经网络的方法用于汉字的部件识别过程,可以大大地减少计算时间和计算量,且具有一定的容错能力. 展开更多

关键词 汉字识别 属性关系图 神经网络

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