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Gabriel graph
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利用邻近图增强的图神经网络用于沙尘排放预测
研究人员开发了一种新方法，通过整合邻近图来增强图神经网络（GNNs）在沙尘源排放预测中的应用。这些图，包括 Delaunay 三角剖分、Gabriel 图、k-最近邻图和 Yao 图，被用作 GraphSAGE、图卷积网络（GCNs）和图注意力网络（GATs）等各种 GNN 架构的输入。研究表明，使用邻近图的 GNN 在准确预测沙尘现象方面，其性能显著优于使用随机图的模型，并且也优于传统的长短期记忆（LSTM）模型。
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研究人员提出用于最大间隔分类器的图基自适应正则化
本文介绍了一种新颖的二元分类器方法，通过在Gabriel图基系统中纳入每类正则化超参数。该方法通过允许多数类和少数类具有灵活的阈值来增强异常值消除并解决类别不平衡问题。使用Friedman检验的实验结果表明，这种自适应正则化提高了分类器性能。