本篇文章给大家谈谈农村公交与异构无人机协同配送论文关键词，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
异构图神经网络多无人机基站协同轨迹设计
在紧急情况下，无人机基站（UAV-BS）为地面终端（GTs）提供计算通信能力，但面对GT数量庞大且随时间变化的挑战，我们需要设计协同轨迹以优化服务。本文采用异构图神经网络（Heterogeneous Graph Neural Networks，H-GNN）方法解决这一问题。
异构图，作为图数据的一种形式，不同于简单的同构图或转化后信息损失较大的图。在实际业务场景中，大约80%的图数据可视为异构图。针对异构图的处理，通常会遇到图ml和图数据库中的算法设计多针对同构图，而图ml库如graphml等也难以直接处理异构图问题。不过，异构图并非无法处理，通过多种方法进行转化。
在图神经网络中，根据图中的节点和边是否具有相同类型，图可以分为同构图和异构图。同构图中的节点和边类型单一，特征空间统一，而异构图则允许存在多种类型节点和边，拥有独立的ID空间和特征空间，这使得模型的构建和理解更为复杂。
基于图神经网络的图表示学习图卷积网络（GCN）通过图结构信息融合节点表示。每层图卷积更新节点表示，融合邻居节点信息，实现信息传播。Attention机制也被用于图表示学习，通过多头注意力机制学习节点关系，进行信息融合。
然后构建异构基序图，将分子节点与基序节点连接，同时在基序节点间添加基于PMI的边。HM-GNN模型通过学习异构图中分子的基序级embedding以及原子级embedding，并将两者拼接，* 后输入到MLP中进行预测。作者提出了基于异构基序图的多任务学习，旨在解决小规模分子数据集容易过拟合的问题。
农村公交与异构无人机协同配送论文关键词的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、农村公交与异构无人机协同配送论文关键词的信息别忘了在本站进行查找喔。
