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自适应最小均值 p 次幂图神经网络
原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种自适应最小均方图神经网络（LMS-GNN），用于在线估计时变图信号，能够有效捕捉时间变化并填补噪声和缺失值的影响。实验结果表明，LMS-GNN在在线预测中优于传统图方法。
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关键要点
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提出了一种自适应最小均方图神经网络（LMS-GNN），用于在线估计时变图信号。
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LMS-GNN能够有效捕捉时间变化，并填补噪声和缺失值的影响。
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实验结果表明，LMS-GNN在在线预测中优于传统图方法，如自适应图滤波器和图卷积神经网络。
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延伸问答
自适应最小均方图神经网络（LMS-GNN）有什么主要功能？
LMS-GNN用于在线估计时变图信号，能够有效捕捉时间变化并填补噪声和缺失值的影响。
LMS-GNN与传统图方法相比有什么优势？
实验结果表明，LMS-GNN在在线预测中优于传统图方法，如自适应图滤波器和图卷积神经网络。
LMS-GNN是如何实现在线估计的？
LMS-GNN通过自适应图滤波器和图神经网络的组合来实现在线估计。
LMS-GNN在处理噪声和缺失值方面的表现如何？
LMS-GNN能够有效填补受噪声和缺失值影响的信号，表现出良好的鲁棒性。
LMS-GNN的实验结果如何？
实验结果显示，LMS-GNN在在线预测中表现优于其他传统图方法。
LMS-GNN适用于哪些类型的信号？
LMS-GNN适用于时变图信号的在线估计。
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