基于贝叶斯-k均值聚类的定位分区方法

    公开(公告)号:CN110519692A

    公开(公告)日:2019-11-29

    申请号:CN201910862734.3

    申请日:2019-09-12

    Applicant: 中南大学

    Inventor: 龙军 钟思伟 李斌

    Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯-k均值聚类的室内定位分区方法,包括离线训练阶段和在线定位阶段,离线训练阶段利用k均值聚类算法将定位区域划分为若干子区域,其中初始聚类中心采用AP最近位置的初始聚类中心选择算法;在线定位阶段首先获取若干个距离最小的子区域,然后通过比较被分到每个区域的后验概率,将后验概率最大的子区域作为定位分区的结果。与现有技术相比,本发明提供的定位分区方法,通过结合AP最近位置的初始聚类中心选择算法来解决初始聚类中心选取不当导致局部最优的问题;另外结合贝叶斯算法分区预测算法来解决欧式距离无法很好拟合映射关系的问题。

    基于k-means聚类算法的卫星任务归并方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN112036459A

    公开(公告)日:2020-12-04

    申请号:CN202010854751.5

    申请日:2020-08-24

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于k-means聚类算法的卫星任务归并方法、装置及存储介质,其首先进行任务结果归并模拟,包括将各个卫星计算节点按照时间窗大小进行降维,然后按照时间窗的大小进行聚类,根据当前时间点各卫星计算节点间的可见性进行向上归并,随机选取时间间隔不断进行聚类和向上归并直至收敛,最终归并到若干归并卫星计算节点上。然后控制各卫星计算节点在对应模拟过程中进行向上归并的时间点上建立对应的连接,进行任务结果传输,最后主星与若干归并卫星计算节点建立连接,收取任务结果。该方案对所有任务结果进行合理中间归并,能在该多约束的条件下快速高效的将结果收取聚合,减少最终单星聚合的计算压力,最终得到准确高效的原计算任务结果。

    基于时序图像的机车走行部故障检测方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN112037182A

    公开(公告)日:2020-12-04

    申请号:CN202010816209.0

    申请日:2020-08-14

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于时序图像的机车走行部故障检测方法、装置及存储介质,其中方法包括:获取机车走行部时序图像数据集,并统一尺寸;选取若干正常无故障序列图像,做时序相邻两张图像的灰度差,得到时序残差数据集;计算时序残差数据集中图像灰度平均值,得到标准模板;从时序残差数据集中抽取若干图像,并基于图像结构相似度算法计算其与标准模板的结构相似度,得到相似度矩阵;基于相似度矩阵计算参数θ、ε;对于待检测图像M,做它和与其时序相邻图像的灰度差M′;计算M′与标准模块的结构相似度MS,若|MS-θ|

    基于k-means聚类算法的卫星任务归并方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN112036459B

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202010854751.5

    申请日:2020-08-24

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于k‑means聚类算法的卫星任务归并方法、装置及存储介质,其首先进行任务结果归并模拟,包括将各个卫星计算节点按照时间窗大小进行降维,然后按照时间窗的大小进行聚类,根据当前时间点各卫星计算节点间的可见性进行向上归并,随机选取时间间隔不断进行聚类和向上归并直至收敛,最终归并到若干归并卫星计算节点上。然后控制各卫星计算节点在对应模拟过程中进行向上归并的时间点上建立对应的连接,进行任务结果传输,最后主星与若干归并卫星计算节点建立连接,收取任务结果。该方案对所有任务结果进行合理中间归并,能在该多约束的条件下快速高效的将结果收取聚合,减少最终单星聚合的计算压力,最终得到(56)对比文件Siwei Zhong等.Result AggregationAlgorithm Based on Upward-Merging ofInter-satellite Visibility.2021 13thInternational Conference on MeasuringTechnology and Mechatronics Automation(ICMTMA).2021,第863-867页.Jun Long等.A Task Clustering Methodfor Multi Agile Satellite Based on CliquePartition.2018 11th InternationalConference on Intelligent ComputationTechnology and Automation (ICICTA).2018,第332-336页.Guohua Wu等.Satellite observationscheduling with a novel adaptivesimulated annealing algorithm and adynamic task clusteringstrategy.Computers & IndustrialEngineering.2017,第113卷第576-588页.Liu Xiaolu等.Multi satellitesscheduling algorithm based on taskmerging mechanism.Applied Mathematics andComputation.2014,第230卷第687-700页.Hui-cheng Hao等.Modeling research ofthe satellite multi-user missionrequirements based on multivariatestatistical analysis method.2012International Conference on ManagementScience & Engineering 19th AnnualConference Proceedings.2013,第161-167页.

    基于时序图像的机车走行部故障检测方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN112037182B

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202010816209.0

    申请日:2020-08-14

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于时序图像的机车走行部故障检测方法、装置及存储介质,其中方法包括:获取机车走行部时序图像数据集,并统一尺寸;选取若干正常无故障序列图像,做时序相邻两张图像的灰度差,得到时序残差数据集;计算时序残差数据集中图像灰度平均值,得到标准模板;从时序残差数据集中抽取若干图像,并基于图像结构相似度算法计算其与标准模板的结构相似度,得到相似度矩阵;基于相似度矩阵计算参数θ、ε;对于待检测图像M,做它和与其时序相邻图像的灰度差M′;计算M′与标准模块的结构相似度MS,若|MS‑θ|

    基于贝叶斯-k均值聚类的定位分区方法

    公开(公告)号:CN110519692B

    公开(公告)日:2020-10-02

    申请号:CN201910862734.3

    申请日:2019-09-12

    Applicant: 中南大学

    Inventor: 龙军 钟思伟 李斌

    Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯‑k均值聚类的室内定位分区方法,包括离线训练阶段和在线定位阶段,离线训练阶段利用k均值聚类算法将定位区域划分为若干子区域,其中初始聚类中心采用AP最近位置的初始聚类中心选择算法;在线定位阶段首先获取若干个距离最小的子区域,然后通过比较被分到每个区域的后验概率,将后验概率最大的子区域作为定位分区的结果。与现有技术相比,本发明提供的定位分区方法,通过结合AP最近位置的初始聚类中心选择算法来解决初始聚类中心选取不当导致局部最优的问题;另外结合贝叶斯算法分区预测算法来解决欧式距离无法很好拟合映射关系的问题。

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