故障诊断 | 一文解决,GCN图卷积神经网络模型的故障诊断(Matlab)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了故障诊断 | 一文解决,GCN图卷积神经网络模型的故障诊断(Matlab)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

效果一览

故障诊断 | 一文解决,GCN图卷积神经网络模型的故障诊断(Matlab),故障诊断,GCN,图卷积神经网络模型,故障诊断

故障诊断 | 一文解决,GCN图卷积神经网络模型的故障诊断(Matlab),故障诊断,GCN,图卷积神经网络模型,故障诊断

故障诊断 | 一文解决,GCN图卷积神经网络模型的故障诊断(Matlab),故障诊断,GCN,图卷积神经网络模型,故障诊断
故障诊断 | 一文解决,GCN图卷积神经网络模型的故障诊断(Matlab),故障诊断,GCN,图卷积神经网络模型,故障诊断

文章概述

故障诊断 | 一文解决,GCN图卷积神经网络模型的故障诊断(Matlab)

模型描述

GCN(Graph Convolutional Network)是一种基于图结构数据进行卷积操作的神经网络模型。它在处理图数据上展现了很好的性能,特别适用于节点分类、图分类和图生成等任务。

GCN模型的核心思想是将图结构数据转化为矩阵表示,然后通过矩阵的卷积操作来对节点进行特征表示和学习。下面是GCN模型的基本原理和步骤:

图表示:将图数据表示为邻接矩阵(Adjacency Matrix),其中每个元素表示节点之间的连接关系。邻接矩阵可以表示为 A。

特征表示:每个节点都有一个特征向量表示其属性信息。假设有 N 个节点,每个节文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-847946.html

到了这里,关于故障诊断 | 一文解决,GCN图卷积神经网络模型的故障诊断(Matlab)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 深入浅出【图卷积神经网络GCN】从 邻接矩阵、特征值矩阵、单位阵、度矩阵 入手,深刻理解融合邻居节点(信息) | GCN从公式到代码实现 全过程 | 在Cora数据集上实现节点分类任务

      这个世界虽然破破烂烂,可总有一些人在缝缝补补,以耀眼的光芒照耀这片大地。   🎯作者主页: 追光者♂🔥          🌸个人简介:   💖[1] 计算机专业硕士研究生💖   🌟[2] 2022年度博客之星人工智能领域TOP4🌟   🏅[3] 阿里云社区特邀专家博主🏅   🏆[4] CSDN-人

    2024年02月13日
    浏览(39)
  • 故障诊断模型 | Maltab实现LSTM长短期记忆神经网络故障诊断

    故障诊断模型 | Maltab实现LSTM长短期记忆神经网络故障诊断 长短记忆神经网络——通常称作LSTM,是一种特殊的RNN,能够学习长的依赖关系。 他们由Hochreiter&Schmidhuber引入,并被许多人进行了改进和普及。 LSTM是为了避免长依赖问题而精心设计的。 记住较长的历史信息实际上是

    2024年02月07日
    浏览(53)
  • 故障诊断模型 | Maltab实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络故障诊断

    故障诊断模型 | Maltab实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络故障诊断 利用各种检查和测试方法,发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测;而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。故障检测和故障定位同属网络生存性范畴。要求把故障定位到实施修理时可更换的

    2024年02月07日
    浏览(47)
  • 基于通道注意机制联合多尺度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断

    实验数据采用的是美国凯斯西储大学(CWRU)轴承数据中心的SKF型轴承的DE驱动端加速度数据,其中选用采样频率为48kHz,载荷为1hp的加速度数据进行实验分析,根据损伤部位的不同,分为滚动体、内圈、外圈六点钟方向故障,故样本共有10类。其次,对所选择的数据进行划分,首

    2024年02月13日
    浏览(42)
  • 【MATLAB数据处理实用案例详解(17)】——利用概念神经网络实现柴油机故障诊断

    柴油机的结构较为复杂,工作状况非常恶劣,因此发生故障的可能性较大。本例采用概率神经网络建立分类模型,采集柴油机振动信号作为输入,成功实现了故障有无的判断和故障类型的判断。 柴油机故障诊断可以抽象对一种分类问题,有无故障的判断,是一种二分类问题,

    2024年02月03日
    浏览(46)
  • 26.利用概率神经网络分类 预测基于PNN的变压器故障诊断(附matlab程序)

    1. 简述           学习目标: 概率神经网络分类预测   基于PNN的变压器故障诊断         概率神经网络 是由Specht博士在1989年首先提出,  是一种与统计信号处理的许多概念有着紧密联系的并行算法。它实质上是一个分类器,根据概率密度函数的无参估计进行贝叶斯决策

    2024年02月09日
    浏览(38)
  • 【图神经网络 02】图卷积

    图卷积获取特征需要:各节点输入特征、网络结构图。 图卷积是半监督任务,不需要全部标签,少量标签也能训练,计算损失时只考虑有标签。  针对橙色节点,计算特征:平均其邻居特征(包括自身)后传入神经网络。 GCN也可以做多层,每一层输入的还是节点特征。  

    2024年02月09日
    浏览(38)
  • 葡萄书--关系图卷积神经网络

    同质图指的是图中的节点类型和关系类型都仅有一种 异质图是指图中的节点类型或关系类型多于一种 知识图谱包含实体和实体之间的关系,并以三元组的形式存储(头实体, 关系, 尾实体,即异质图定义的边) 一般来说,知识图谱补全有两种任务:链路预测和实体分类 如果

    2024年04月22日
    浏览(34)
  • 图神经网络(二)—GCN-pytorch版本代码详解

    写在前面… 在研究生的工作中使用到了图神经网络,所以平时会看一些与图神经网络相关的论文和代码。写这个系列的目的是为了帮助自己再理一遍算法的基本思想和流程,如果同时也能对其他人提供帮助是极好的~博主也是在学习过程中,有些地方有误还请大家批评指正!

    2023年04月15日
    浏览(41)
  • 如何理解图神经网络的傅里叶变换和图卷积

    图神经网络(GNN) 代表了一类强大的深度神经网络架构。在一个日益互联的世界里,因为信息的联通性,大部分的信息可以被建模为图。例如,化合物中的原子是节点,它们之间的键是边。 图神经网络的美妙之处在于它们能够在不牺牲重要细节的情况下直接对图结构数据进

    2024年02月09日
    浏览(41)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包