[發明專利]一種基于圖結構池化的水電信號監視方法、系統及終端

在審

• 申請號: 202210384779.6
• 申請日: 2022-04-13
• 公開（公告）號: CN114743052A
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發明（設計）人: 羅瑋;馬宇;張錚;郭仕銳;黃飛虎
• 申請（專利權）人: 國能大渡河大數據服務有限公司
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/40;G06V10/778;G06K9/62
• 代理公司: 成都啟慧金舟知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 51299
• 代理人: 何媛

1.一種基于圖結構池化的水電信號監視方法，其特征是，包括以下步驟：

S1：對水電系統各站點監測數據進行特征提取，得到節點特征向量；

S2：通過改進自注意力方法聚合鄰接節點，獲取注意力系數后更新節點特征向量；

S3：采用新圖卷積獲得全局的圖信息來保留適應度分數排序前列的節點；

S4：重復步驟S2-S3，將每層的輸出拼接并通過MLP得到最終的圖表示；

S5：使用交叉熵損失函數對圖表示進行圖分類，判斷得到監測結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于圖結構池化的水電信號監視方法，其特征是，所述節點特征向量的提取過程具體為：

對節點的初始特征信息執行卷積進行矢量化；

應用全連接層來降低維度。

3.根據權利要求1所述的一種基于圖結構池化的水電信號監視方法，其特征是，所述節點特征向量的提取表達式具體為：

其中，表示第i個節點的節點特征向量；FC表示全連接層；BN表示正則化網絡，負責每層網絡參數的正則化；表示第i個水電各監測站點的特征信息。

4.根據權利要求1所述的一種基于圖結構池化的水電信號監視方法，其特征是，所述改進自注意力方法的表達式具體為：

其中，表示節點i與節點j之間的注意力系數；表示激活函數；表示自適應保留當前節點的特征信息的參數矩陣；表示學習有向圖中源節點的特征的參數矩陣；表示第i個節點的節點特征向量；表示第j個節點的節點特征向量；表示拼接操作。

5.根據權利要求4所述的一種基于圖結構池化的水電信號監視方法，其特征是，所述節點特征向量的更新公式具體為：

其中，表示更新后的節點特征向量；表示節點i的一階鄰接節點數。

6.根據權利要求1所述的一種基于圖結構池化的水電信號監視方法，其特征是，所述新圖卷積的表達式具體為：

其中，表示節點i的適應度得分；表示激活函數；、分別表示節點i，j的特征向量；A表示圖鄰接矩陣，表示兩站點直接相鄰；N（i）表示節點i的一階鄰接節點數；表示自適應保留當前節點的特征信息的參數矩陣；表示學習有向圖中源節點的特征的參數矩陣；表示學習目標節點的特征的參數矩陣；表示漢密爾頓積運算。

7.根據權利要求1所述的一種基于圖結構池化的水電信號監視方法，其特征是，所述保留適應度分數排序前列的節點的過程具體為：

將適應度向量與特征矩陣相乘，得到圖全局特征向量：

對圖全局特征向量的適應度分數進行排序，并給出池化圖中分數排序前列的節點索引；

依據節點索引保留適應度分數排序前列的節點。

8.根據權利要求1所述的一種基于圖結構池化的水電信號監視方法，其特征是，所述最終的圖表示的表達式具體為：

其中，Y表示最終的圖表示；、、分別表示第1、2、3層節點的特征矩陣；表示拼接操作。

9.一種基于圖結構池化的水電信號監視系統，其特征是，包括：

特征提取模塊，用于對水電系統各站點監測數據進行特征提取，得到節點特征向量；

節點更新模塊，用于通過改進自注意力方法聚合鄰接節點，獲取注意力系數后更新節點特征向量；

節點保留模塊，用于采用新圖卷積獲得全局的圖信息來保留適應度分數排序前列的節點；

輸出拼接模塊，用于重復節點更新和節點保留，將每層的輸出拼接并通過MLP得到最終的圖表示；

分類判斷模塊，用于使用交叉熵損失函數對圖表示進行圖分類，判斷得到監測結果。

10.一種計算機終端，包含存儲器、處理器及存儲在存儲器并可在處理器上運行的計算機程序，其特征是，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1-8中任意一項所述的面向圖分類的自適應結構感知池化方法。