本文目录一览：
- 1、【图神经网络】数学基础篇
- 2、改善EMD端点效应的方法
- 3、浊音怎么造句
【图神经网络】数学基础篇
本文将深入探索图神经网络的数学基础，从数据分类、梯度、散度、欧拉公式、经典傅里叶变换、图信号处理、拉普拉斯矩阵、拉普拉斯的谱分解、图傅里叶变换等核心概念入手，逐步解析图神经网络的数学原理。首先，数据可以分为欧几里德结构化数据和非欧结构化数据。
图神经网络（GNN）理论深入探讨中，我们已经了解了GCN的基础。接下来，让我们比较GCN和GraphSAGE（特别是PinSAGE）之间的关键差异：GCN是直推式，全图计算，一次更新所有节点，适合全局信息捕捉，但计算量随着节点数增加而增加，不直接适用于超大图，且对新节点的泛化能力有限。
欢迎步入图神经网络（GNN）的世界，这是一扇通向复杂数据结构处理的新窗口。对于有一定机器学习基础的学习者，我们将逐步探索GNN如何破解图数据的秘密。首先，让我们理解数据如何以图的形式呈现，如图像的像素结构，文本的邻接关系，以及实际应用中的分子结构和社交网络。
图神经网络基础入门：概念与应用 首先，让我们从基础开始。图，简单来说，是节点和边的组合，可以用来表示地图、社会关系网络或分子结构等复杂系统。图论是研究图结构优化问题的领域，比如迪杰斯特拉算法和最大流问题等，都是围绕着图进行的优化。
图神经网络（GNN）是一种深度学习方法，专门设计用于处理图结构数据，如社交网络和分子结构。它通过节点之间的关系来丰富节点表示，通过图上的消息传递实现信息在图上的传递和学习。核心功能包括节点表示（将节点映射到向量空间）、图结构表示（包含节点连接关系）、以及消息传递（节点通过邻居交互更新自身）。
基本概念图G由节点***V和边***E定义，邻接矩阵、度矩阵和拉普拉斯矩阵是常见的图表示方式。图神经网络的原理是通过局部转移函数和全局转移函数，利用节点的邻居信息更新节点状态。经典模型GCN（开山之作）：Thomas N. Kipf的贡献使得GCN成为图神经网络的标志性模型。
改善EMD端点效应的方法
1、本文在Matlab环境下实现了五种常用改善EMD端点效应的方法：端点镜像法、极值延拓法、多项式拟合法、平行延拓法和边界局部特征尺度延拓法。3 端点效应评价指标 ***用相似系数、平均相对误差和运算时间作为评价端点效应处理方法效果的指标。
2、LMD方法则通过相邻极值点的平均值和滑动平均算法平滑处理，避免了过包络和欠包络的问题。在瞬时频率的求解方面，EMD方法需先求解Hilbert变换才能获得IMF的瞬时频率，这种方法可能导致瞬时频率出现负值。而LMD方法可以直接通过PF分量计算瞬时频率，求解过程更简单且结果均为正值。
3、端点效应导数的处理方法有：镜像法 、 极值延拓法 、 神经网络预测、 多项式外延方法、 平行延拓法 、边界局部特征尺度延拓法。端点镜像方法：以信号两端的边界为对称，把信号向外映射，得到原信号的镜像，形成一个闭合的曲线，从而得到完整的包络曲线。
浊音怎么造句
1、浊拼音：[zhuó]。组词：（1）浊音 造句：将码字索引空间按照带通浊音度模式进行细致划分，全浊音模式下的基音周期得到了更多的码矢量，从而进一步提高了基音周期的量化精度。解释：发音时声带振动的音。参看〖带音〗。
2、浊音听起来不很清楚。语音清浊音判决的实质是一个非线性分类问题，可以用神经网络的方法来实现.在外行看来，谐波失真添加了一点浊音或鸣音音效。提高汉语浊音基频实时提取精度是语音识别的关键技术之一。
3、浊的第一个读音：zhuó 在普通话中，浊字在一些词语中读作zhuó，如浊音、浊流等。浊字作为形容词时，也读作zhuó，如浊水、浊世等。浊的第二个读音：zhuó 在一些方言中，浊字读作zhuó。比如，江苏、浙江一带的方言中，常常将浊字读作zhuó。
4、浊流：指混浊的水流。造句：“这条河流的上游因为工业污染，变得浊流涌动。”浊音：指语音中混浊的音素。造句：“学习外语时，掌握浊音的发音方法很重要。”浊气：指不良的空气或气氛。造句：“长时间在浊气的环境下生活，会对人体健康产生负面影响。”浊世：指混乱、污浊的社会或时代。
5、浊造句：清浊塞音问题。明矾可以澄清浊水。浊音听起来不很清楚。第三，他们是浊辅音。一杯浊酒，难看红尘透。刚下过暴雨，河水很浑浊。烦恼是浊水，安心是净水。权似一条河，清浊看官德。喝水要从混浊的水井里打。
