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题名附加特征图增强的图卷积神经网络
被引量：3
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作者
孙隽姝
王树徽
杨晨雪
黄庆明
郑振刚
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机构
中国科学院计算技术研究所智能信息处理实验室
中国科学院大学计算机科学与技术学院
鹏城实验室
中国农业科学院农业信息研究所
香港大学计算机科学系
深圳大学粤港澳智慧城市联合实验室
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出处
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期1900-1918,共19页
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基金
科技创新2030-新一代人工智能重大项目:面向跨媒体内容管理的智能分析与推理(No.2018AAA0102000)
国家自然科学基金委员会:跨媒体理解与知识推理(No.62022083)
+4 种基金
国家自然科学基金委员会:数据和知识联合驱动的跨媒体语义理解与文本生成(No.62236008)
中国科学院计算技术研究所创新课题(E161060)
香港大学项目(104005858,10400599)
粤港澳联合实验室项目(2020B1212030009)
鹏城实验室重大攻关项目:脑眼融合的智能感知计算技术与平台(PCL2023AS6-1)等项目资助。
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文摘
近年来,图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)凭借其简单的网络结构、在图上任务中展现出的优异性能,受到了学术界和工业界的广泛关注.然而GCN也存在着在浅层时信息传播范围过小、特征提取不充分的缺陷.针对这一问题,本研究提出附加特征图模型(Additional Feature Graph,AFG).AFG通过引入图的节点结构特征(度特征),对度相同的节点随机增加连边、缩短信息传播距离.AFG并不是独立的图神经网络模型,而是作为一种附加技术与GCN及其相关模型配合使用.实验显示,在Cora、Citeseer、Pubmed数据集上AFG能够对浅层主干模型实现显著性能增益,帮助主干模型性能超越了其他以提升模型特征提取能力、改善欠传播情况为目的进行设计的模型.本研究进一步分析了AFG与DropEdge——一种随机切断原始图连边的附加技术——的区别与联系,并通过实验证明附加特征图模型与DropEdge模型共同使用的可行性,以及两者间存在一定的互补性.结合使用两种附加技术可以实现更大的节点分类准确度增益.
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关键词
图表示学习
图神经网络
信息传播
图卷积网络
节点分类
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Keywords
graph representation learning
graph neural networks
message passing
graph convolutional networks
node classification
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名跨季节与跨气候区的地表生态状况遥感评估方法
被引量：1
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作者
常飞
黄正东
邬国锋
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机构
深圳大学建筑与城市规划学院智慧城市研究院
深圳大学粤港澳智慧城市联合实验室
深圳大学自然资源部国土空间大数据工程技术创新中心
深圳大学自然资源部大湾区地理环境监测重点实验室
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出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2023年第1期40-46,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFB2100704)
深圳市城市数字孪生技术重点实验室(筹建启动)项目(ZDSYS20210623101800001)。
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文摘
针对已有遥感生态指数存在植被稀疏区表现不力及不同季节稳健性不强,难以在冬春季节直接应用的难题,在遥感生态指数(remote sensing ecological index,RSEI)基础上,提出了一个可跨季节和气候区使用的全局遥感生态指数(global remote sensing ecological index,GRSEI),该指数由绿度、枯度、湿度、旱度和干度5项生态指标构成,采用CRITIC权重法和几何聚合法建模。在不同干湿气候区选取了5个案例区,对GRSEI、RSEI以及其他两个同名指数即地表生态状态综合指数(land surface ecological status composite index,LSESCI)和改进遥感生态指数(modified remote sensing ecological index,MRSEI)进行跨季节、跨气候区适用性检验。结果表明,GRSEI更契合季节变化规律和用地生态规律,模型生态含义明确,可用于各个季节和气候区的生态状况监测;RSEI夏秋季节表现较好,但在冬春季节使用受限;LSESCI和MRSEI异常值出现频次较多,不利于量化分析。
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关键词
地表生态状况
遥感生态指数
全局遥感生态指数
干湿气候区
季节变化
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Keywords
land surface ecological status
RSEI
global remote sensing ecological index
arid and humid climate zone
seasonal change
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分类号
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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