在面向数据不平衡的故障诊断中，图神经网络（GNN）可以通过多种方式发挥作用：
- **构建加权关联图**：充分考虑节点间的数值特征和方向特征，利用欧氏距离（ED）和余弦距离（CD）构建样本的加权关联图。关联图作为GNN的输入，在GNN中引入DropEdge，使之学习更稳定的特征，实现对故障的分类。图卷积操作是专为处理不规则的图结构数据设计的，适合处理复杂的故障数据关系 [^1]。
- **基于图注意力机制**：在数据不平衡的情况下，图注意力网络（GAT）可以为不同的邻居节点分配不同的注意力权重。对于少数类样本，模型可以通过注意力机制给予更多的关注，从而在训练过程中更好地学习少数类样本的特征，提高对少数类故障的识别能力。
- **图对抗训练**：结合生成对抗网络（GAN）和图神经网络，生成对抗图网络（GAGN）可以用于数据增强。生成器尝试生成少数类样本的图数据，判别器则区分真实样本和生成样本。通过对抗训练，生成器可以生成高质量的少数类样本图，缓解数据不平衡问题。
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv, GATConv
# 简单的GCN模型示例
class GCN(torch.nn.Module):
def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels):
super(GCN, self).__init__()
self.conv1 = GCNConv(in_channels, hidden_channels)
self.conv2 = GCNConv(hidden_channels, out_channels)
def forward(self, x, edge_index):
x = self.conv1(x, edge_index)
x = F.relu(x)
x = F.dropout(x, training=self.training)
x = self.conv2(x, edge_index)
return F.log_softmax(x, dim=1)
# 简单的GAT模型示例
class GAT(torch.nn.Module):
def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels, heads=8):
super(GAT, self).__init__()
self.conv1 = GATConv(in_channels, hidden_channels, heads=heads)
self.conv2 = GATConv(hidden_channels * heads, out_channels)
def forward(self, x, edge_index):
x = self.conv1(x, edge_index)
x = F.elu(x)
x = F.dropout(x, training=self.training)
x = self.conv2(x, edge_index)
return F.log_softmax(x, dim=1)
```
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