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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
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