-
公开(公告)号：CN115239812A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210839427.5
申请日：2022-07-18
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/73 , G01S13/89 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于3D任务并行网络的地面塌陷隐患实时检测方法，其特征在于，包括：获取探地雷达数据集，对探地雷达数据集进行预处理，以得到预处理后的探地雷达数据集，将预处理后的探地雷达数据集中的每一幅探地雷达图像依次输入训练好的3D任务并行网络中，以得到该探地雷达图像的隐患位置信息。本发明能够解决现有利用探地雷达图像进行地面塌陷隐患检测的方法中采用的基于人工手段的解译方法工作量较大和耗时长，从而不能满足实时探测需要的技术问题，以及采用的基于人工手段的解译方法由于高度依赖操作员的技术和专业水平导致得出不同的解译结果，从而影响地面塌陷隐患检测结果的准确率的技术问题。
-
公开(公告)号：CN110955526B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN201911296432.0
申请日：2019-12-16
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种用于在分布式异构环境下实现多GPU调度的方法，其根据Java计算任务创建对应的GPU本地计算任务，并通过数据分块和任务分解，将GPU本地任务划分为更细粒度的GPU本地子任务，然后根据数据本地性以及从节点上所有GPU的流资源状态和内存资源状态将GPU本地子任务调度到指定GPU上执行，从而充分平衡各个GPU上的工作负载，降低Spark应用程序的执行时间。本发明能够解决现有分布式异构Spark处理框架中存在的吞吐量低、无法有效利用多个GPU、以及由于缺乏有效的GPU负载均衡策略导致的时间开销大的技术问题。
-
公开(公告)号：CN110955527B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN201911296949.X
申请日：2019-12-17
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种基于CPU核数预测实现并行任务调度的方法，其通过衡量异构处理器的高计算能力和调度算法的执行效果以及处理器负载均衡等各项性能指标，应用天河一号很强计算能力的节点实测所设计的数据预测并行技术和调度算法的性能指标，可以发现计算时间有明显的减少，预测方法并行执行的时间大大缩减，同时算法的执行更为高效，并且该计算方法保持了很好的处理器负载均衡，得到了一个较优的调度执行结果。本发明可以充分利用现有的硬件资源进行计算，并且在操作中证明了基于异构处理器集群情况下的预测方法的执行高效性，以及所使用的调度算法的并行执行的可靠性，同时也很好的保证了处理器间的负载均衡。
-
公开(公告)号：CN110263825B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN201910461454.1
申请日：2019-05-30
Applicant: 湖南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本申请涉及一种数据聚类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据待聚类数据的密度值、最近密度更高点距离和最近种子距离，从待聚类数据中确定聚类种子；基于聚类种子对待聚类数据进行均值聚类，得到聚类初始簇；根据待聚类数据在对应的聚类初始簇中的覆盖点数，和最近密度更高点距离，确定聚类初始簇的最终聚类中心；基于最终聚类中心对待聚类数据进行密度峰值聚类，得到数据聚类结果。采用本方法能够提高整体数据聚类效果。
-
公开(公告)号：CN114399039A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111541216.5
申请日：2021-12-16
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种不确定的数据交互图中挖掘子图的方法及装置，输入不确定图、度数限制、概率临界值，不确定图用于表示连接关系不稳定的多个结点之间的关系，度数限制、概率临界值用于获取满足特定限制的子图；对不确定图进行剪枝；对剪枝后的不确定子图的每个结点，求出其出现的概率；对剪枝后的不确定子图中的每个结点进行遍历，当结点出现的概率小于概率临界值时，将结点从剪枝后的不确定子图中移除。采用本发明能够充分考虑了现实场景中数据的不稳定性对子图概率造成的波动，提高了子图挖掘的稳定性；同时使用三种剪枝算法，减少计算量，在相同挖掘场景下对比其他挖掘子图的算法大大降低了资源的消耗。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112784031B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110123060.2
申请日：2021-01-29
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于小样本学习的客服对话文本的分类方法，为了处理客服对话文本数据中数据倾斜的问题，采用一种基于匹配网络的方法来提高算法在小样本类别上的分类准确率；其中，为了解决在客服对话数据中特有的问候语以及其他语句对关键语句造成的干扰问题，本发明引入了层次编码器来减少这部分对于预测的干扰；然后，在实际的文本分类阶段，应用本发明提出的原型网络加多层次编码器算法将有效地提高分类器在小样本类别上分类的准确率。
-
公开(公告)号：CN114297260A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111644837.6
申请日：2021-12-29
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/242 , G06F16/2453 , G06F9/50
Abstract: 本申请涉及一种分布式RDF数据查询方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取RDF数据集和SPARQL查询语句，根据已构建的一致性哈希环，将RDF数据集划分至对应的子节点，一致性哈希环包括各RDF数据主题值的哈希值与各子节点的虚拟节点位置的映射关系，根据映射关系，将SPARQL查询语句中的子查询语句按照查询数据处理优先级分别发送至对应的子节点，接收各子节点反馈的查询结果，并对查询结果进行交集操作，得到目标查询结果，查询结果由各子节点根据接收到的子查询语句在划分得到的RDF数据中查询得到。采用本方法能够提高数据查询的效率。
-
公开(公告)号：CN112988666A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110300026.8
申请日：2021-03-22
Applicant: 湖南大学 , 湖南匡安网络技术有限公司
IPC: G06F16/13 , G06F16/14 , G06F16/172 , G06F16/18
Abstract: 本发明公开了一种基于布谷鸟过滤器的分布式日志条件查询方法，包括：获取客户端发送的条件查询请求，根据该条件查询请求在预先构建好的热数据库中进行数据查询，并判断查询到的数据总量是否低于条件查询请求对应的数据量，如果是则对该条件查询请求进行处理，以得到标识字符串，将标识字符串作为键(Key)，在冷门条件缓存层进行数据查询，以判断冷门条件缓存层中是否存在该键对应的值(Value)，若不是则根据条件查询请求在预先构建好的冷数据库数据分表中执行查询操作，以得到条件查询结果，将条件查询数据结果处理生成JSON字符串，将标识字符串作为键、将JSON字符串作为值形成键值对，并将该键值对存储于冷门条件缓存层中。
-
公开(公告)号：CN112968906A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110316520.3
申请日：2021-03-25
Applicant: 湖南大学 , 湖南匡安网络技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多元组的Modbus TCP异常通讯检测方法，包括：从工业控制网络中获取连接，每个连接包含多个Modbus TCP数据包，按照单位时间对数据包流进行分割，得到多个数据包序列。对数据包序列中的每个Modbus TCP数据包进行解析，提取其中的多个功能码、线圈地址、数据长度。在一个数据包序列中，每个功能码对应多个数据包，将具有相同功能码的数据包归为一类，对于每一类数据包，取数据包中的数据长度进行累加求和取平均，每个功能码可以对应一个数据包平均数据长度，得到多元组C1；每个功能码对应多个线圈地址。本发明解决了现有技术只针对Modbus TCP的功能码和线圈地址这两个特征进行提取，导致流量特征提取不足，检测精度不高的技术问题。
-
公开(公告)号：CN112765312A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011624049.6
申请日：2020-12-31
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/211 , G06F40/247 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络嵌入匹配的知识图谱问答方法，包括：获取来自用户的问句，使用命名实体识别工具对该问句进行处理，以获得该问句中的实体，并利用句法分析工具对问句进行处理，以获得该问句对应的查询图和主题词；利用实体近义词字典对得到的主题词进行实体链接处理，以得到知识图谱中的主题词，并将知识图谱中的主题词输入知识图谱进行检索，以得到主题图，根据得到的主题图、以及得到的查询图输入训练好的图嵌入匹配模型中，以得到问句的答案。本发明能解决现有语义解析方法其模板并不能完全适用所有的自然语言问句的技术问题，对于语义相似的模糊查找能力较弱，并会生成众多不必要的查询语句，进而导致查询效率低下的技术问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
166
records
(took 0.029 seconds)
