发明专利已授权

基于低通滤波和l1范数的图神经网络系统

📄 申请号：CN202210899721.5 📄 发布日：2026/06/16

著录项目信息

申请日

2022-07-28

公开号

CN115329931B

公开日

2026-01-23

申请人

南京信息职业技术学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_042

IPC 分类号

G06N3_042 , G06N3_0464 , G06N3_045 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法图神经网络图信号处理

应用场景

社交网络分析, 推荐系统, 知识图谱推理, 分子性质预测, 交通流预测

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摘要

本发明公开了一种基于低通滤波和l1范数的图神经网络系统，包括输入模块、随机失活模块、第一图卷积神经网络模块、动态线性整流模块、第二图卷积神经网络模块、基于低通滤波和l1范数的图神经网络模块、归一化指数函数模块和输出模块。本发明可以有效的对图节点进行分类。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于北斗融合定位的铁路信号增强器自组网管理方法及系统

当前第 / 件

一种超滑硅表面及其制备方法

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_042)

G06N3_00 G06N3_006 G06N3_008 G06N3_02 G06N3_04 G06N3_042 G06N3_043 G06N3_044 G06N3_0442 G06N3_045 G06N3_0455 G06N3_0464 G06N3_0475 G06N3_048 G06N3_049 G06N3_0495 G06N3_0499 G06N3_06 G06N3_063 G06N3_065 G06N3_067 G06N3_08 G06N3_082 G06N3_084 G06N3_086 G06N3_088 G06N3_0895 G06N3_09 G06N3_092 G06N3_094 G06N3_096 G06N3_098 G06N3_0985 G06N3_12 G06N3_126 覆盖35个领域

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