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申请/专利权人：上海海事大学
摘要：本发明公开了一种基于异质图神经网络的水上交通事故致因类型分类方法，构建异质图G；采用异质特征映射方法将其转换为同质图G′，并将两者对应的邻接矩阵取并集，以此作为最终邻接矩阵Ar，然后对其做图结构正则化处理，获得图结构正则化损失项；以多头R‑GAT计算模块对同质图G′进行处理，输入嵌入向量h0并计算得到新的嵌入向量hl+1，再依次经由全连接层和softmax函数进行处理，获得事故致因类型分类交叉熵损失项，同时将嵌入向量hl+1经由自监督强化模块处理，获得自监督节点关联分类损失项；最后构建联合损失函数，通过反向传播算法更新模型参数，直至联合损失函数收敛，实现对水上交通事故致因类型的分类。
主权项：1.一种基于异质图神经网络的水上交通事故致因类型分类方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、以事故基本信息、涉事船舶基本信息、事故具体原因和事故抽象原因为节点构建异质图G，其中，采用拼接方法完成事故基本信息、涉事船舶基本信息的特征编码，采用独热编码完成事故具体原因和事故抽象原因的特征编码，同时采用独热编码完成节点关系编码；步骤二、采用异质特征映射方法对异质图G进行重构，将其转换为同质图G′，再将同质图G′和异质图G对应的邻接矩阵取并集，以获得新的邻接矩阵，以此作为最终邻接矩阵Ar，然后对最终邻接矩阵Ar做图结构正则化处理，获得图结构正则化损失项；步骤三，以多头R-GAT计算模块对同质图G′进行处理，输入嵌入向量h0并计算得到新的嵌入向量hl+1，再对嵌入向量hl+1依次经由全连接层和softmax函数进行处理，获得事故致因类型分类交叉熵损失项，同时，将嵌入向量hl+1经由自监督强化模块处理，获得自监督节点关联分类损失项，步骤四，以图结构正则化损失项、事故致因类型分类交叉熵损失项、自监督节点关联分类损失项构建联合损失函数，通过反向传播算法更新模型参数，直至联合损失函数收敛，实现对水上交通事故致因类型的分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海海事大学 基于异质图神经网络的水上交通事故致因类型分类方法
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