通过使用模糊认知图来模拟分类过程，构造了一种模糊认知图分类器，提出了它的两种模糊认知图分类模型，并在此基础上给出了使用它进行分类的推理机制。实验证明，该方法具有良好的分类性能。

样例如下： TD 矿业工程 TD-0 矿业工程理论与方法论 TD-05 矿业工程与其他学科的关系 TD-9 矿山经济 TD91 选矿理论 TD912 矿石性质及类型 TD913 矿石可选性的研究 共计42354条分类，excel表两列，一列的编号，另一列是名称。 按大类字母顺序排列。

任何两个相邻的循环码只有一位数字不同，因此循环码具有可靠性高的优点，在通信、军事等领域中应用非常广泛。由于循环码是无权码，书写和编制都比普通二进制码麻烦，正确的编制是电路设计的关键。根据循环码的特点，总结出了书写循环码简单、方便又不容易出错的方法，同时提出了任意2N进制循环码的编码方法。

finereport条形图分类名左对齐

用于图分类的基准图数据集的存储库 图分类简介 近年来，目睹了涉及具有结构关系的对象的越来越多的应用，包括生物信息学中的化合物，大脑网络，图像结构和学术引用网络。 对于这些应用程序，图形是用于建模和捕获对象之间的依赖关系的自然而强大的工具。 与传统数据不同，在传统数据中，每个实例均以特征值矢量格式表示，图具有节点-边缘结构关系，并且没有自然矢量表示。 近年来，这一挑战激发了许多图分类算法。 给定一组训练图，每个训练图与一个类别标签相关联，图分类旨在从训练图中学习模型，以预测将来看不到的图。 下图显示了矢量数据和图形数据之间的betweeb分类差异。 数据集汇总 该存储库维护31个基准图数据集，这些数据集广泛用于图分类。 图形数据集包括： 化学化合物 引文网络 社交网络 脑网络 化学化合物图形数据集采用“ .sdf”或“ .smi”格式，其他图形数据集则表示为“ .nel”格式。 所有这些

海豹 ⠀ ⠀⠀ 半监督图分类的PyTorch实现：分层图透视（WWW 2019） 抽象的 节点分类和图分类是两个图学习问题，它们分别预测节点的类标签和图的类标签。 图的节点通常代表现实世界的实体，例如，社交网络中的用户或蛋白质-蛋白质相互作用网络中的蛋白质。 在这项工作中，我们考虑一个更具挑战性但实际上有用的设置，其中节点本身是一个图实例。 这导致了分层图的透视图，这种透视图出现在许多领域中，例如社交网络，生物网络和文档收集。 例如，在社交网络中，一群具有共同兴趣的人形成一个用户组，而许多用户组则通过交互或普通成员相互连接。 我们在层次图中研究节点分类问题，其中“节点”是图实例，例如上述示例中的用户组。 由于标签通常受限于实际数据，因此我们通过谨慎/主动迭代（或简称SEAL-C / AI）设计了两种新颖的半监督解决方案，称为半监督图分类。 SEAL-C / AI采用了一个迭代框架，该框

福利demo：妹子图：分类标签，根据分类标签获取分类图片(源代码+截图)福利demo：妹子图：分类标签，根据分类标签获取分类图片(源代码+截图)福利demo：妹子图：分类标签，根据分类标签获取分类图片(源代码+截图)福利demo：妹子图：分类标签，根据分类标签获取分类图片(源代码+截图)福利demo：妹子图：分类标签，根据分类标签获取分类图片(源代码+截图)福利demo：妹子图：分类标签，根据分类标签获取分类图片(源代码+截图)福利demo：妹子图：分类标签，根据分类标签获取分类图片(源代码+截图)福利demo：妹子图：分类标签，根据分类标签获取分类图片(源代码+截图)福利demo：妹子图：分类标签，根据分类标签获取分类图片(源代码+截图)福利demo：妹子图：分类标签，根据分类标签获取分类图片(源代码+截图)福利demo：妹子图：分类标签，根据分类标签获取分类图片(源代码+截图)福利demo：妹子图：分类标签，根据分类标签获取分类图片(源代码+截图)福利demo：妹子图：分类标签，根据分类标签获取分类图片(源代码+截图)福利demo：妹子图：分类标签，根据分类标签获取分类图片(源代码

针对高光谱图像数据维数多,光谱信息和空间信息难以提取的问题,提出了一种基于超图和卷积神经网络的分类算法,依据高光谱图像中像素之间的光谱关系和空间关系构建超图;通过超图构建具有谱空联合特征的样本,将其送入卷积神经网络进行特征提取,实现分类。在3种常用的高光谱数据集上进行实验,于Indian Pines数据集上取得了96.63%的总体分类精度。相比于其他算法,所提算法的分类精度高、速度快,而且避免了传统方法在特征提取和融合时出现的不稳定性,验证了其提取的谱空联合信息对高光谱图像具有更强的特征表达能力。

人工智能-图分类-自注意力-使用基于自注意力池化机制结合GCN模型实现图分类 所需环境： 1.torch:1.4.0 2.torch_scatter:2.0.3 3.scipy:1.4.1 数据集 1.DD:https://ls11-www.cs.tu-dortmund.de/people/morris/graphkerneldatasets/DD.zip 2.COX2:https://ls11-www.cs.tu-dortmund.de/people/morris/graphkerneldatasets/COX2.zip 3.BZR:https://ls11-www.cs.tu-dortmund.de/people/morris/graphkerneldatasets/BZR.zip 运行方式

高光谱图像分类问题是高光谱遥感图像处理问题中的研究基础,它的主要目的是根据高光谱遥感图像中的光谱信息和空间信息将图像中的每个像元划分为不同的地物类别[1]。高光谱图像分类技术被广泛应用于环境监测、矿产勘探、军事目标识别等领域,然而高光谱图像的高维特性、波段间的高度相关性、光谱混合等使得高光谱图像分类面临着巨大的挑战。因此,高光谱图像分类问题越来越受到学者们的广泛关注[2-4]。