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本发明涉及煤矿数字化领域，具体涉及一种考虑多要素信息的矿井向量化表征方法，包括提取多个矿井中节点、属性和关系表示为图结构数据，进行编码获得特征向量并分类、归一化；利用学习参数矩阵统一维度、通过消息传递网络更新表征；合并、采用多层神经网络解码；利用多层图卷积生成矿井向量化表征。本发明应用图神经网络模型将矿井中的节点和边转化成向量表示，实现了矿井多要素信息的全面、精准表征；得到的向量化表征可以应用于后续的下游任务，使得矿井数字化转型和智能化建设更加高效和精准。因此，本发明具有很好的应用前景和推广价值
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116680453 A
(43)申请公布日 2023.09.01
(21)申请号 202310799027.0 G06F 16/906 (2019.01)
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