申请/专利权人：西南交通大学

申请日：2024-01-26

公开（公告）日：2024-03-01

公开（公告）号：CN117633661A

主分类号：G06F18/2415

分类号：G06F18/2415;G06F18/243;G06N20/20;G06N3/09;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.19#实质审查的生效;2024.03.01#公开

摘要：本发明公开了一种基于进化图自监督学习的运渣车高危污染源分类方法，涉及污染源分类技术领域。该方法包括获取扬尘污染源数据；以扬尘污染源为节点，以运渣车转移线路为边，构建扬尘污染源的动态离散图；根据扬尘污染源的动态离散图，采用多任务自监督学习方法预测其它特征节点的目标标签，得到运渣车高危污染源分类结果。本发明提高了拓扑结构的利用效率并减少了对标签的依赖，提高运渣车扬尘污染源的预测精度。

主权项：1.一种基于进化图自监督学习的运渣车高危污染源分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取扬尘污染源数据；以扬尘污染源为节点，以运渣车转移线路为边，构建扬尘污染源的动态离散图；根据扬尘污染源的动态离散图，采用多任务自监督学习方法预测其它特征节点的目标标签，得到运渣车高危污染源分类结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西南交通大学 一种基于进化图自监督学习的运渣车高危污染源分类方法

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