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
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