一种装备知识图谱多维度特征融合实例对齐方法

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一种装备知识图谱多维度特征融合实例对齐方法
申请号:CN202510042928
申请日期:2025-01-10
公开号:CN119961692A
公开日期:2025-05-09
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种装备知识图谱多维度特征融合实例对齐方法,包括以下步骤:步骤S1,构建对偶图,初始化实例嵌入矩阵、关系嵌入矩阵和属性嵌入矩阵;步骤S2,利用图卷积神经网络学习关系感知实例嵌入,生成第一层实例嵌入优化矩阵;步骤S3,通过图卷积神经网络编码实例的邻居结构和属性信息,得到第二层实例嵌入优化矩阵;步骤S4,构建多头注意力机制的编码器,得到最终实例嵌入矩阵和关系嵌入矩阵;步骤S5,基于属性参与的多维自适应卷积解码器,确定最终的实例对齐结果。本发明利用对偶图卷积神经网络和多头注意力机制,对偶图和原始图的交互学习,结合带有高速公路网络的图卷积网络进行编码,提高实例对齐的精准度。
技术关键词
实例对齐方法 多头注意力机制 卷积神经网络学习 矩阵 图谱 邻居 装备 卷积解码器 关系 局部二进制模式 度量 视觉感知特征 多层网络结构 感知哈希算法 语义特征 输入解码器 生成对抗网络 图像金字塔
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