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基于消息传递网络的多变拓扑微电网群故障检测方法 被引量：2
1
作者 郭傲 陈颖 +2 位作者 肖谭南 于智同 宋炎侃 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期2339-2347,共9页
随着分布式电源大量接入微电网群,微电网群故障检测面临传统就地检测方法难适应拓扑变化、多地信息检测数据质量和网络通讯要求高、数据驱动方法样本需求量大等问题。为此,提出了一种基于消息传递网络的故障检测方法,该方法将故障检测... 随着分布式电源大量接入微电网群,微电网群故障检测面临传统就地检测方法难适应拓扑变化、多地信息检测数据质量和网络通讯要求高、数据驱动方法样本需求量大等问题。为此,提出了一种基于消息传递网络的故障检测方法,该方法将故障检测建模为微电网群节点的故障概率预测问题,建立从微电网群故障波形到各节点故障类型的映射。模型利用卷积神经网络对各节点故障波形进行特征提取,所得局部节点特征经消息传递网络在邻近节点之间传播,更新节点特征用于故障定位和故障类型识别。针对拓扑变化的复杂故障场景,设计根据微电网群运行状态变化的拓扑特征,构造增强样本数据集以抵抗数据丢失,减小总样本需求量。最后,在Cloud PSS平台搭建了实际微电网群仿真算例,算例测试结果表明所提方法故障定位精度高,故障类型识别准,抗数据丢失能力强,样本需求量较低,且可以适应微电网群多变的运行状态和拓扑结构。 展开更多
关键词 微电网群 故障检测 图神经网络 消息传递网络 拓扑泛化 数据增强
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消息传递网络中的消息传递机制和路由算法 被引量：2
2
作者 朱永华 姚洪 徐炜民 《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期611-616,共6页
消息传递网络应用十分广泛,小到超大规模集成(VLSI)内部总线,大到计算机广域网.对其中一种消息传递网络———3D环型立方体结构中消息传递机制以及路由算法进行了深入研究,提出了无死锁和无活锁的确定性路由与自适应路由相结合的路由算... 消息传递网络应用十分广泛,小到超大规模集成(VLSI)内部总线,大到计算机广域网.对其中一种消息传递网络———3D环型立方体结构中消息传递机制以及路由算法进行了深入研究,提出了无死锁和无活锁的确定性路由与自适应路由相结合的路由算法,考察了虚拟直通(cut-through)和存储转发(store-and-forward)两种消息传递机制下的性能表现.通过在3D环型立方体网络上的模拟运算,验证了所提出的算法在传输延时、吞吐率等方面的性能提高;也验证了不同的消息传递机制对网络传输效率的影响. 展开更多
关键词 消息传递网络 3D环型立方体结构 消息传递机制 虚拟直通 路由算法
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基于消息传递关系网络的布尔可满足性预测
3
作者 包冬庆 葛宁 +1 位作者 翟树茂 张莉 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期2839-2850,共12页
布尔可满足性求解能够验证的问题规模通常受限,因此,如何高精度地预测其可满足性既是重要的研究问题,也是一项具有挑战性的工作.相关研究工作一般使用由文字节点和子句节点组成的图来表示布尔可满足性问题的结构,但是这种表征方法缺少... 布尔可满足性求解能够验证的问题规模通常受限,因此,如何高精度地预测其可满足性既是重要的研究问题,也是一项具有挑战性的工作.相关研究工作一般使用由文字节点和子句节点组成的图来表示布尔可满足性问题的结构,但是这种表征方法缺少了变量、子句之间的重要关系信息.在所提方法中,通过将原始布尔可满足性问题实例表征为多关系异构图的方式来表达变量和句子之间的关系,并设计使用消息传递关系网络模型来捕获实例的关系信息,提取了更多的结构特征.结果表明:该模型在预测精度、泛化能力和资源需求等方面均优于现有模型,对所选数据集的平均预测精度为81%.该模型在小规模问题(变量数为100)上训练,在大规模数据集上预测的平均预测精度达到了80.8%.同时,该模型对随机生成的非均匀随机问题的预测精度达到99%,这意味着它学习了预测可满足性的重要特征.此外,模型预测所花费的时间随着问题规模的增大也只是成线性增长.总结而言,基于关系消息传递网络提出了一个预测精度更高、泛化能力更好的布尔可满足性预测方法. 展开更多
关键词 布尔可满足性问题 消息传递网络 结构特征 可满足性预测 多关系异构图
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消息传递与分层解码在视频描述中的应用
4
作者 李佳晖 蒋昕怡 《福建电脑》 2022年第1期6-10,共5页
本文针对已有视频描述方法中提取的特征难以捕获视频中对象之间的相互联系,以及解码过程中难以充分利用特征重构视频信息的现状,提出一种结合消息传递网络和分层解码器的视频描述系统。首先,利用卷积神经网络和对象检测器提取视频的二... 本文针对已有视频描述方法中提取的特征难以捕获视频中对象之间的相互联系,以及解码过程中难以充分利用特征重构视频信息的现状,提出一种结合消息传递网络和分层解码器的视频描述系统。首先,利用卷积神经网络和对象检测器提取视频的二维特征、三维特征以及对象特征;然后,使用消息传递网络来更新对象特征,添加对象之间的联系信息;接着,利用时空注意力模块将所有特征进行融合得到视频整体特征;最后,利用分层解码器解码整体特征来获得视频的描述。实验结果显示,该系统能够准确生成对视频内容的描述,并且生成的描述更能体现出对象之间的联系。 展开更多
关键词 深度学习 视频描述 时空注意力 消息传递网络 分层解码器
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基于深度强化学习的无线网络智能路由算法 被引量：2
5
作者 孔凌辉 饶哲恒 +1 位作者 徐彦彦 潘少明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期199-207,216,共10页
基于深度强化学习(DRL)的智能路由算法因兼具深度学习的感知能力和强化学习的决策能力,成为路由决策的重要发展方向。然而,现有基于深度强化学习的智能路由算法无法适应无线网络中动态变化的网络拓扑结构,难以在网络拓扑动态变化时做出... 基于深度强化学习(DRL)的智能路由算法因兼具深度学习的感知能力和强化学习的决策能力,成为路由决策的重要发展方向。然而,现有基于深度强化学习的智能路由算法无法适应无线网络中动态变化的网络拓扑结构,难以在网络拓扑动态变化时做出恰当的路由决策。针对该问题,提出一种结合消息传递神经网络(MPNN)和DRL的智能路由算法MPNN-DQN。利用MPNN对不规则的网络拓扑进行学习,使其在网络拓扑动态变化时仍然能够做出有效的决策。设计基于k阶邻居信息聚合的逐跳路由生成方法,使得模型在保证决策效果的同时提升算法的可扩展性,能够更广泛地适用于中大型网络拓扑。实验结果表明,相比GCN、DRSIR、DQN等路由算法,该算法具有较优的平均时延、丢包率和网络吞吐量指标,在Germany、GBN和synth50这3种不同的网络场景下,该算法的吞吐量提升3.27%~23.03%,具有较强适应动态网络拓扑的能力。 展开更多
关键词 深度强化学习 消息传递神经网络 邻居信息聚合 智能路由 动态变化的网络拓扑
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基于学习-推理的约束求解方法研究进展
6
作者 邹悦 赖家洋 张永刚 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期220-235,共16页
机器学习与自动推理的融合是当前人工智能研究的新趋势.约束满足问题是人工智能研究的经典问题,现实世界中大量的调度、规划和配置等问题均可以建模为约束满足问题,高效的求解算法一直是研究热点.近年来涌现出众多将机器学习应用于约束... 机器学习与自动推理的融合是当前人工智能研究的新趋势.约束满足问题是人工智能研究的经典问题,现实世界中大量的调度、规划和配置等问题均可以建模为约束满足问题,高效的求解算法一直是研究热点.近年来涌现出众多将机器学习应用于约束满足问题求解的新方法,这些基于“学习-推理”的新方法为约束满足问题求解开辟了新方向并展示出巨大发展潜力,方法的突出优点是适应性强、可在线优化并具有更强的可扩展性.将当前的“学习-推理”方法分为基于消息传递神经网络、基于序列到序列和基于最优化等3类进行综述,详细分析各类方法的特点和在不同的问题集上求解效果,尤其对每类方法所涵盖的相关工作进行多角度的对比分析.最后,对基于“学习-推理”的约束求解方法进行总结和展望. 展开更多
关键词 约束满足问题 消息传递神经网络 序列到序列 强化学习 最优化
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基于多层注意力和消息传递网络的药物相互作用预测方法
7
作者 饶晓洁 张通 +1 位作者 孟献兵 陈俊龙 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期2507-2519,共13页
药物相互作用(Drug-drug interaction,DDI)是指不同药物存在抑制或促进等作用.现有DDI预测方法往往直接利用药物分子特征表示预测DDI,而忽略药物分子中不同原子对DDI的影响.为此,提出基于多层次注意力机制和消息传递神经网络的DDI预测方... 药物相互作用(Drug-drug interaction,DDI)是指不同药物存在抑制或促进等作用.现有DDI预测方法往往直接利用药物分子特征表示预测DDI,而忽略药物分子中不同原子对DDI的影响.为此,提出基于多层次注意力机制和消息传递神经网络的DDI预测方法.该方法将DDI建模为通过学习基于序列表示的药物分子特征实现DDI预测的链接预测问题.首先,建立基于注意力机制和消息传递神经网络的原子特征网络,结合提出的基于分子质心的位置编码,学习不同原子及其相关联化学键的特征,构建基于图结构的药物分子特征表示;然后,设计基于注意力机制的分子特征网络,并通过监督和对比损失学习,实现DDI预测;最后,通过实验证明该方法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 药物相互作用预测 多层次注意力机制 消息传递神经网络 位置编码
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基于多任务消息传递神经网络的药物不良反应预测
8
作者 陈君恒 卢佩雯 +1 位作者 韩芳芳 蔡永铭 《中国数字医学》 2023年第8期35-41,共7页
对已知药物不良反应和药物蛋白质链路分别构建二分图,并分别基于消息传递神经网络(MPNN)和TransE模型进行建模,同时以交叉压缩单元(CCU)作为共享单元,联结药物不良反应预测和药物蛋白质链路预测,构建多任务MPNN(MT-MPNN)模型,提高对未... 对已知药物不良反应和药物蛋白质链路分别构建二分图,并分别基于消息传递神经网络(MPNN)和TransE模型进行建模,同时以交叉压缩单元(CCU)作为共享单元,联结药物不良反应预测和药物蛋白质链路预测,构建多任务MPNN(MT-MPNN)模型,提高对未知药物不良反应的预测效果。对SIDER公开数据集的89855例样本数据和DrugBank的5928例数据进行五折交叉验证,实验结果显示,在测试集上其平均受试者工作特征曲线下面积(AUROC)和平均F1值分别为0.9469和0.8753,表明本研究提出的MT-MPNN模型可以辅助临床有效挖掘潜在未知的药物不良反应。 展开更多
关键词 药物不良反应预测 药物蛋白质链路预测 多任务学习 消息传递神经网络
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一种基于MPAN的钓鱼URL检测方法 被引量：3
9
作者 张桥 卜佑军 +2 位作者 陈博 曹东伟 张稣荣 《信息工程大学学报》 2021年第4期443-449,共7页
为解决日益严峻的网络钓鱼问题,提出一种基于消息传递注意力网络(Message Passing Attention Network,MPAN)的钓鱼URL检测方法。此方法相对于传统的机器学习和黑名单检测方法,无需人工提取特征且能识别新出现的钓鱼网页。首先基于敏感... 为解决日益严峻的网络钓鱼问题,提出一种基于消息传递注意力网络(Message Passing Attention Network,MPAN)的钓鱼URL检测方法。此方法相对于传统的机器学习和黑名单检测方法,无需人工提取特征且能识别新出现的钓鱼网页。首先基于敏感词分词的方法对URL分词,以提升利用URL数据信息的程度。然后通过MPAN获取URL中长距离、非连续的单词交互信息,基于自动提取的特征检测钓鱼网页。实验结果表明,基于MPAN的钓鱼网页检测方法能够达到较高的准确率、召回率、F1值。 展开更多
关键词 消息传递注意力网络 钓鱼URL 机器学习 黑名单 URL分词
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