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摘要:
为了进一步解决非精确图匹配中,深度神经网络算法层级之间全连接造成的参数冗余所导致的数量级问题,本文提出利用改进的卷积神经网络实现非精确图匹配算法.首先,利用建筑学与城市规划学科中空间关系理论-空间句法的思路,对图结构数据进行描述,其次对数据进行处理.最后通过在图上定义卷积运算,对图节点的特征信息和结构信息进行端到端的学习,实验表明,该算法能够高效的降低运算的时间,并且有效的提升准确率.
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文献信息
篇名 基于图卷积神经网络的图匹配算法研究
来源期刊 电脑知识与技术 学科 工学
关键词 非精确图匹配 空间句法 图卷积神经网络
年,卷(期) 2019,(18) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 191-193
页数 3页 分类号 TP393
字数 2856字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 贺佳佳 西安建筑科技大学信息与控制工程学院 3 0 0.0 0.0
2 宫月君 西安建筑科技大学信息与控制工程学院 4 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
非精确图匹配
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图卷积神经网络
研究起点
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引文网络交叉学科
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电脑知识与技术
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
大16开
安徽省合肥市
26-188
1994
chi
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