图神经网络与概率编码融合下的特征识别研究.docx

图神经网络与概率编码融合下的特征识别研究

目录

图神经网络与概率编码融合下的特征识别研究（1）．．．．．．．．．．．．．．3

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究现状与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

图神经网络理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1图神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2图神经网络的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3图神经网络的模型架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

概率编码技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1概率编码概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2概率编码的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.3概率编码的应用场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

图神经网络与概率编码融合的方法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.1融合框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.2融合过程实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.3关键技术与难点分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

特征识别技术在图神经网络与概率编码融合下的应用．．．．．．．．．16

5.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.2特征提取与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.3特征融合与分类识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

6.1实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

6.2实验数据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

6.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

7.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

7.2研究展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

图神经网络与概率编码融合下的特征识别研究（2）．．．．．．．．．．．．．23

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

1.2相关工作综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

图神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.1图结构表示方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.2基于图神经网络的特征学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.3深度图卷积网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

概率编码技术介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.1概率编码的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.2