动态T分布随机邻域图卷积网络在多模态对比融合中的创新应用

为解决多模态融合中表征学习、模态一致性不变性学习和模型多样性互补学习等关键挑战，研究人员提出了一种新型T分布随机邻域对比图卷积网络(TSNGCN)。该模型通过自适应静态图学习模块、多模态表征学习模块和对比融合模块，实现了不依赖预定义距离度量的动态图构建，显著提升了跨模态一致性和局部/全局信息捕获能力。实验证明该方法在多个多模态基准数据集上优于现有技术，为智能驾驶、遥感分析和医疗诊断等领域提供了更强大的多模态融合工具。

　　

随着数据获取技术的飞速发展，多模态数据已成为智能驾驶、遥感分析和医疗诊断等领域的核心研究对象。然而当前基于图卷积网络(GCN)的多模态融合方法面临三大瓶颈：依赖预定义图结构限制信息捕获能力、跨模态一致性表征对比不足、难以平衡全局与局部特征表达。这些缺陷严重制约着自动驾驶系统对复杂环境的感知精度、遥感影像分类的准确性以及医疗多源数据诊断的可靠性。

西安交通大学的研究团队在《Neurocomputing》发表的研究中，创新性地提出了T分布随机邻域对比图卷积网络(TSNGCN)。该模型通过三大核心技术突破：1）自适应静态图学习模块摒弃传统高斯核函数，实现数据驱动的动态图构建；2）基于T分布随机邻域嵌入(t-SNE)的损失函数设计，有效保留低维嵌入数据的局部结构；3）多模态对比融合模块通过正负样本对优化，显著增强跨模态一致性表征。研究采用随机采样和小批量训练策略降低计算成本，在HSI和LiDAR等多模态基准数据集上的实验表明，该方法在分类精度等指标上全面超越现有技术。

关键技术方法包括：1）自适应图构建算法动态更新节点连接权重；2）双分支GCN架构提取空间特征和样本关系；3）跨模态对比损失函数优化一致性目标；4）残差连接整合多层次特征。实验样本涵盖遥感领域的HSI高光谱数据和LiDAR激光雷达数据，以及常规多模态数据集。

【静态自适应图学习模块】
通过可学习参数矩阵直接构建图结构，突破预定义距离度量的限制。理论分析表明，该方法生成的邻接矩阵能更准确反映数据样本间的潜在关系，在欧氏距离和余弦相似度等指标上比传统方法提升23.6%。

【多模态表征学习模块】
采用双层GCN架构，第一层捕获局部几何结构，第二层通过残差连接整合全局特征。消融实验显示该设计使模态内分类准确率平均提高15.8%，特别在遥感数据中显著改善了对光谱-空间联合特征的提取。

【多模态对比融合模块】
创新性地将InfoNCE损失函数与t-SNE相结合，在128维嵌入空间中，正样本对的相似度提升41.2%，负样本对区分度增加37.5%。可视化分析证实该方法能有效对齐不同模态的潜在特征分布。

研究结论表明，TSNGCN在三个方面取得突破性进展：1）动态图构建使模型适用性扩展至非结构化数据；2）t-SNE引导的对比学习增强特征判别力；3）跨模态对齐机制提升下游任务性能。这些创新为复杂场景下的多模态智能分析提供了新范式，特别是在处理HSI和LiDAR等异构数据时展现出独特优势。该成果不仅推进了图神经网络的理论发展，更为自动驾驶环境感知、国土资源监测等国家战略需求领域提供了关键技术支撑。