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shiftX:基于异或快速算子图生成并行优化方法

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计算机工程与科学 2022年

作者：邓慧明甘新标白皓陈再高龚春叶杨博袁璠刘杰复杂系统软件工程湖南省重点实验室中国人民解放军31576部队西北核技术研究所国防科技大学并行与分布处理国家重点实验室

随着图计算技术的快速发展，图生成在其中发挥着越来越重要的作用。良好的图生成算法是提供图生成质量的重要保障。本文主要提出了一种基于异或快速算子图生成并行优化方法shiftX，该方法主要有以下特点：(1)针对原始图生成多重递归随... 详细信息

随着图计算技术的快速发展，图生成在其中发挥着越来越重要的作用。良好的图生成算法是提供图生成质量的重要保障。本文主要提出了一种基于异或快速算子图生成并行优化方法shiftX，该方法主要有以下特点：(1)针对原始图生成多重递归随机数算法(MRG算法)较高的时间开销的问题，采用简单高效的异或快速算子替换MRG算法；(2)利用多种子随机数生成器，提高生成随机数质量，同时基于OpenMP对图生成进行并行加速。性能测试结果表明，当scale=16(包含2个顶点)增加到scale=22(包含2个顶点)，平均度数由8增加到20时，采用shiftX方法优化的图生成性能相比原始版本提高了3.22-5.09倍。

关键词：图生成随机数多重递归随机数算法

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基于生成对抗网络的跨模态脑连接图生成研究

基于生成对抗网络的跨模态脑连接图生成研究

作者：袁歆雨东南大学

学位级别：硕士

人的大脑作为人类神经系统主要部分,其不同脑区之间的信息交流和功能协同是人类具备高级认知能力的重要原因,因此理解大脑功能已经成为探索大脑工作机理和各种脑疾病诊断研究道路上的一项重要任务。然而,人类神经系统的功能受到其结构... 详细信息

人的大脑作为人类神经系统主要部分,其不同脑区之间的信息交流和功能协同是人类具备高级认知能力的重要原因,因此理解大脑功能已经成为探索大脑工作机理和各种脑疾病诊断研究道路上的一项重要任务。然而,人类神经系统的功能受到其结构的限制,探索大脑的结构-功能关系成为研究大脑功能的重要手段。现阶段的研究中神经系统的结构-功能关系被越来越多地概念化为结构与功能脑连接网络的关系,并由此引发出通过结构脑网络生成功能脑网络的问题,以此来生成缺失功能模态脑连接用于进一步的大脑功能研究和疾病诊断分类。然而,现有的结构-功能脑连接生成方法仍然存在一些局限性,基于生物物理和统计的传统方法可能会忽略一些关键的神经生理学过程和高阶相互作用,而基于深度学习的方法准确性虽然可能更高但通常只使用单个大脑分区模板,将脑连接网络特征限制在了单个尺度空间内,而忽略了大脑连接网络的多尺度空间信息。本文基于生成对抗网络框架,结合脑连接网络的多尺度特性,提出了一种循环多尺度图生成对抗网络模型用于结构-功能耦合问题。结构脑连接网络通过该模型学习其与功能脑连接网络的映射,生成缺失的功能脑网络模态数据。本文将从前期数据预处理、模型框架设计和实验结果验证三方面进行论述。首先对原始的弥散张量成像和功能磁共振成像进行数据预处理,并利用自动解剖标签模板进行大脑分区映射,构建出结构和功能脑连接拓扑图组;其次将构建出的结构脑连接网络作为本文提出模型的输入,提取出脑连接的多尺度拓扑特征信息,并利用解码操作重构出功能脑连接,同时通过生成对抗和循环结构来提升模型的生成性能;最后我们在真实数据集人类连接组项目的1043例健康人数据样本上进行实验,利用十折交叉验证评估模型生成结果与真实脑连接的相似程度,我们的模型与其他方法相比获得了最好的模型性能。在模型方法上,本文针对脑连接网络的多尺度空间特性,提出了一种循环多尺度图生成对抗网络模型。该模型结合医学先验解剖知识,利用一种解剖先验图池化层来对脑连接网络进行池化操作,得到不同尺度下的脑连接图结构;并通过多尺度图卷积层来提取不同尺度下的脑连接网络的拓扑特征;最后提出一种特征金字塔图解码器模块来更好地融合不同尺度下脑连接特征的语义信息进行解码,并重构出缺失模态的脑连接图结构。同时,结合生成对抗网络结构,模型构建了一种多尺度图融合判别器来对生成器生成的不同尺度的功能脑连接网络进行融合判别,得到整体的判别结果。最后,在此基础上,模型融合了循环结构来进一步提升模型性能,加强了单一样本之间的不同模态脑连接的相关程度。

关键词：脑连接网络结构-功能耦合图生成图卷积神经网络生成对抗网络

生命的另一个奥秘——浅谈生物数学与斑图生成

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科学 2005年第6期57卷 28-32页

作者：史峻平美国威廉玛丽学院数学系

生命是什么?生命从哪里来的?这些问题从人类出现开始就是困惑的谜.历史上无数智者都想解开这个千古难题,从而不知衍生了多少诗歌、神话和宗教.几乎每一个宗教都认为自然万物是由神创造的,而且每种生命被创造出来后形态特征和生理特点就... 详细信息

生命是什么?生命从哪里来的?这些问题从人类出现开始就是困惑的谜.历史上无数智者都想解开这个千古难题,从而不知衍生了多少诗歌、神话和宗教.几乎每一个宗教都认为自然万物是由神创造的,而且每种生命被创造出来后形态特征和生理特点就一成不变.

关键词：生物数学斑图反应扩散方程生命图生成生理特点特征和神创论达尔文博物学

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基于层次化循环神经网络的图生成模型研究

基于层次化循环神经网络的图生成模型研究

作者：宋先铎吉林大学

学位级别：硕士

伴随着智能移动终端及其应用的迅速发展和普及,世界上大量终端设备在短时间内所产生的数据量是常人难以想象的。这些数据格式通常为图、图片、文本、语音和视频。但是,在某些情况下仍会存在数据不足或数据难以获得的问题。为了解决上述... 详细信息

伴随着智能移动终端及其应用的迅速发展和普及,世界上大量终端设备在短时间内所产生的数据量是常人难以想象的。这些数据格式通常为图、图片、文本、语音和视频。但是,在某些情况下仍会存在数据不足或数据难以获得的问题。为了解决上述问题,需要对生成模型展开研究。生成模型要能够从真实数据中学习其概率分布,然后生成大量满足真实数据分布的人工数据。由此,一些深度生成模型诞生了并在此方面得到了外界的认可。然而,以往经典的深度生成模型的目标为生成与真实图像相似的图像。与图像不同,图属于非欧几里得结构数据,它的不同节点可以具有不同数量的邻接节点。并且,图的种类丰富,比如无标签图和有标签图。这些特点使得一般神经网络结构难以被直接地运用到图结构数据的研究中,自然也给图生成的研究与发展带来了挑战。然而,研究图生成是有意义的。图生成已经被广泛地应用到各种领域中,例如化学、物理和社交科学。经典的深度生成模型和神经网络结构经过巧妙的构思和设计后已经可以被运用到图生成当中,并且取得了巨大的成功。但是,目前图生成领域中仍存在一些问题亟待解决。第一,一些模型仅仅关注图的结构信息而忽略掉了图中重要的语义信息,从而不能够捕获真实的图数据分布。第二,大量现有模型的训练过程十分复杂并需要学习神经网络中的大量参数,导致其没有良好的可扩展性。第三,由于一些模型在图生成过程中需要设置确切领域的规则,所以这些模型的泛化性不足。为了提高模型的泛化性,本文利用最小深度优先搜索编码将图转换为独一无二的边序列并让模型在边序列中学习图数据的分布。因为边序列统一了多种图的表示形式,所以它可以提高模型的泛化性。为了捕获图中的结构信息和语义信息,本文提出了基于层次化循环神经网络的领域无关的图生成模型GHRNN,其利用边级循环神经网络模块和元素级循环神经网络模块分别学习图的全局结构和语义信息。并且,元素级神经网络模块具有固定且少量的时间步,可以有效提升GHRNN的可扩展性。最后,在不同种类的图数据集上使用11种不同的评价指标以全面地检测各个模型所生成图的质量,以此评价模型的性能。大量实验结果表明,与几个基线模型相比较,GHRNN能够捕获图中复杂的依赖并生成最真实和种类丰富的图。

关键词：图生成最小深度优先搜索编码边序列领域无关边级循环神经网络模块元素级循环神经网络模块

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路基剖面图生成显示系统

计算机应用与软件 1998年第2期15卷 61-64页

作者：翟延富刘毅慧赵红山东轻工业学院计算机系济南250100

本文介绍了一种路基剖面图生成显示系统。该系统可在windows环境下实现路基剖面图的生成、显示、缩小(或还原)、局部放大和打印功能。

关键词：剖面图路基图生成显示系统

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Voronoi图生成的栅格算法

武汉测绘科技大学学报 1998年第3期23卷 208-210页

作者：李成名陈军武汉测绘科技大学测绘遥感信息工程国家重点实验室

介绍了Ｖｏｒｏｎｏｉ图的矢量算法，从用于ＧＩＳ的角度分析了该方法存在的问题和不足，提出Ｖｏｒｏｎｏｉ图生成的栅格方法。分析了利用传统的距离变换生成栅格Ｖｏｒｏｎｏｉ图的误差情况，对各种栅格算法从精度方面进行了分析，并... 详细信息

介绍了Ｖｏｒｏｎｏｉ图的矢量算法，从用于ＧＩＳ的角度分析了该方法存在的问题和不足，提出Ｖｏｒｏｎｏｉ图生成的栅格方法。分析了利用传统的距离变换生成栅格Ｖｏｒｏｎｏｉ图的误差情况，对各种栅格算法从精度方面进行了分析，并给出了空间实体Ｖｏｒｏｎｏｉ图的生成过程。

关键词： Voronoi图基于矢量距离变换图生成栅格算法

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趣图生成一瞬间

网友世界 2009年第6期 30-30页

聊QQ群的时候，经常看见其它网友发来的个性PS照片．不但个性有趣．而且非常有创意。无亲自己对专门的PS软件不够精通．所以只能是看别人发来的图片。其实我们完全可以自己设计出个性的趣图来．而且无需安装任何软件．只要打开一个网页... 详细信息

聊QQ群的时候，经常看见其它网友发来的个性PS照片．不但个性有趣．而且非常有创意。无亲自己对专门的PS软件不够精通．所以只能是看别人发来的图片。其实我们完全可以自己设计出个性的趣图来．而且无需安装任何软件．只要打开一个网页就可以完成。

关键词：图生成瞬间 QQ群个性 PS 软件网友图片

语义信息提取和图结构挖掘的事件骨架生成方法

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计算机工程与应用 2024年

作者：黄凯马廷淮孙圣杰龚智恒汤毅翔陈思南京信息工程大学软件学院江苏海洋大学计算机工程学院南京信息工程大学计算机学院网络安全学院南京信息工程大学人工智能学院(未来技术学院)

事件骨架生成旨在从一系列的事件图中归纳出包含事件类型及其时序关系的事件骨架图。这是在时间复杂事件模式归纳任务中的一个核心步骤。尽管现有的方法在这项任务上已经取得了一定的效果，但是由于事件图的复杂性和多变性，这些方法在... 详细信息

事件骨架生成旨在从一系列的事件图中归纳出包含事件类型及其时序关系的事件骨架图。这是在时间复杂事件模式归纳任务中的一个核心步骤。尽管现有的方法在这项任务上已经取得了一定的效果，但是由于事件图的复杂性和多变性，这些方法在挖掘事件图的结构信息和语义信息方面仍显不足。因此，为解决该问题，文中提出了一种事件骨架生成模型。在图编码阶段，模型使用了拉普拉斯位置编码，以精准捕捉和编码图结构的局部信息。同时，模型采用了多头注意力机制和图卷积网络，以提取语义信息和图结构信息，全面总结事件发展的全局结构信息，构建出更泛化，更全面的事件骨架图。实验证明，在事件骨架生成任务上，该模型在Event Match指标上提升了8.83%，Event Sequence Match指标上提升了11.2%（l=2）和7.6%（l=3），实现了较大的性能提升。

关键词：事件模式归纳事件骨架生成图生成语义信息提取图结构挖掘

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变工况下动态卷积域对抗图神经网络故障诊断

哈尔滨工程大学学报 2024年第7期45卷 1406-1414页

作者：王桐王晨程邰宇欧阳敏陈立伟哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室黑龙江哈尔滨150001 黑龙江省政务大数据中心黑龙江哈尔滨150028

针对基于无监督域自适应故障诊断方法忽略了域间数据结构信息、传统域对齐平均最大差异法全局泛化能力差等问题,本文提出一种基于无监督域自适应理论的动态卷积域对抗图神经网络故障诊断模型,分别通过对数据的类别标签、域标签和数据结... 详细信息

针对基于无监督域自适应故障诊断方法忽略了域间数据结构信息、传统域对齐平均最大差异法全局泛化能力差等问题,本文提出一种基于无监督域自适应理论的动态卷积域对抗图神经网络故障诊断模型,分别通过对数据的类别标签、域标签和数据结构信息进行建模。通过分类器和域鉴别器分别建模类别标签和域标签,通过图神经网络将数据结构信息嵌入到实例图节点中,利用高斯Wasserstein距离来度量不同领域的实例图之间的差异。本文对比了不同工况下共14种迁移任务在各模型下故障识别的准确率。实验结果表明:基于动态卷积的域对抗图神经网络模型在变工况下的故障诊断效果均优于其他对比模型,且模型性能稳定。

关键词：无监督域自适应动态卷积域对抗图神经网络图生成高斯Wasserstein距离故障诊断变工况

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