摘要

如何表示喷流是机器学习在喷流物理研究中的核心问题。受点云概念的启发，我们提出了一种新的方法，将喷流视为其组成粒子的无序集合，即“粒子云”。这种喷流的粒子云表示方法不仅有效地整合了喷流的原始信息，还明确地尊重了置换对称性。基于粒子云表示，我们提出了ParticleNet，这是一种使用动态图卷积神经网络（Dynamic Graph Convolutional Neural Network）为喷流标记问题定制的神经网络架构。ParticleNet架构在两个具有代表性的喷流标记基准测试中达到了最先进的性能，并显著优于现有方法。