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申请/专利权人：暨南大学
摘要：本申请涉及基于GAT和AE的产业链扰动识别方法及检测系统，该方法包括：获取待检测的目标产业链的属性网络图，属性网络图包括目标产业链上所有企业节点所对应的邻接参数和每个企业节点对应的节点参数，邻接参数用于表征企业节点之间是否存在供应关系，节点参数用于表征每个企业节点的生产状态信息；将目标产业链所对应的所有邻接参数和所有所述企业节点对应的节点参数，输入GAT‑AE扰动检测模型中进行中断检测，得到所有企业节点所对应的扰动参数，扰动参数包括对应的所述企业节点对应的扰动指数；从每个企业节点对应的扰动参数中，获取对应的扰动指数，并根据对扰动指数是否小于扰动指数阈值的判断结果，确定产业链扰动识别结果。
主权项：1.一种基于图注意力网络GAT和自动编码器AE的产业链扰动识别方法，其特征在于，包括：获取待检测的目标产业链的属性网络图，其中，所述属性网络图包括所述目标产业链上所有企业节点所对应的邻接参数和每个企业节点对应的节点参数，所述邻接参数用于表征所述企业节点之间是否存在供应关系，所述节点参数用于表征每个所述企业节点的生产状态信息；将所述目标产业链所对应的所有所述邻接参数和所有所述企业节点对应的所述节点参数，输入已构建的GAT-AE扰动检测模型中进行中断检测，得到所有所述企业节点所对应的扰动参数，其中，所述扰动参数包括对应的所述企业节点对应的扰动指数，所述扰动指数用于表征所述企业节点在所述目标产业链上产生中断的可能性，所述GAT-AE扰动检测模型是基于注意力网络编码器GAT、结构重构解码器SRE和属性重构解码器ARD训练的神经网络模型；从每个所述企业节点所述对应的扰动参数中，获取对应的所述扰动指数，并根据对所述扰动指数是否小于扰动指数阈值的判断结果，确定产业链扰动识别结果，其中，所述产业链扰动识别结果包括所述目标产业链上中断的所述企业节点和对应的所述节点参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 暨南大学 基于GAT和AE的产业链扰动识别方法及检测系统
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