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申请/专利权人：北京信息科技大学
摘要：本发明提出基于图神经网络模型的灾害演化路径提取方法。该方法核心目的是从多源数据中识别和分析灾害演化过程中的关键路径和节点，从而提高对灾害的理解和应对能力。本发明首先利用图论的概念和技术，将灾害演化过程抽象成一个图结构，其中节点代表着各种相关因素或事件，边表示它们之间的关联，这有助于将灾害演化问题转化为图论领域的研究对象，从而运用图论中丰富的算法和模型来分析和理解灾害演化的复杂关系。其次，通过引入图神经网络模型，能够从大规模、异构的数据中学习并提取灾害演化的路径信息。此外，本发明可以有效整合和利用不同来源的数据，让不同类型的数据相互交融，为灾害演化路径的提取提供更为全面和深入的依据。
主权项：1.基于图神经网络模型的灾害演化路径提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，数据收集与预处理，收集不同时间点的多源数据，并进行预处理和整合，所述多源数据包括灾害数据和地理信息数据；步骤2，构建灾害链图模型，将预处理后的数据构建成灾害演化的图结构；步骤3，图结构和节点特征设计，分析适用于灾害演化图的图结构，考虑节点特征、边特征以及图拓扑结构；步骤4，图神经网络模型设计，并运用图神经网络模型来学习并提取灾害演化的路径。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京信息科技大学 基于图神经网络模型的灾害演化路径提取方法
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