龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)
申请日：2024-03-25
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260991A
主分类号：G06F30/23
分类号：G06F30/23;G06F30/27;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明涉及计算机处理技术领域，提供了一种面向电磁场有限元分析的GCN自适应重排序方法及系统。该方法包括，基于电磁场的相关数据，构建电磁矩阵；电磁矩阵转换成图数据结构，提取图数据结构的边特征集和顶点特征集；基于边特征集、顶点特征集和附加特征，采用双层GCN模型，在每层均聚合相邻节点的信息，得到每一层的输出特征图，预测最佳重排序算法的索引，并融合每一层的输出特征图，得到融合特征图；将融合特征图和附加特征输入第一层MLP，得到第一特征图；基于第一特征图，采用第二层MLP，得到第二特征图；基于第二特征图，采用第三层MLP，得到第三特征图；将第三特征图经过全连接层及归一化层，得到电磁矩阵的重排序结果。
主权项：1.面向电磁场有限元分析的GCN自适应重排序方法，其特征在于，包括：基于电磁场的相关数据，构建电磁矩阵；电磁矩阵转换成图数据结构，提取图数据结构的边特征集和顶点特征集；基于边特征集、顶点特征集和附加特征，采用双层GCN模型，在每层均聚合相邻节点的信息，得到每一层的输出特征图，预测最佳重排序算法的索引，并融合每一层的输出特征图，得到融合特征图；将融合特征图和附加特征输入第一层MLP，得到第一特征图；基于第一特征图，采用第二层MLP，得到第二特征图；基于第二特征图，采用第三层MLP，得到第三特征图；将第三特征图经过全连接层及归一化层，得到电磁矩阵的重排序结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院) 面向电磁场有限元分析的GCN自适应重排序方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号