一种基于哈希算法的社交网络关系预测方法

    公开(公告)号:CN115757954A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211447306.2

    申请日:2022-11-18

    Applicant: 中南大学

    Inventor: 吴炜 李斌 罗川

    Abstract: 本发明公开了一种基于哈希算法的社交网络关系预测方法,包括:构建社交网络的图结构,对各顶点的原始向量表达采用MinHash算法计算各顶点的初始向量表达;对每个顶点的原始向量表达以及该顶点的所有邻居顶点的初始向量表达的并集使用MinHash算法生成两个中间向量表达;比较每个顶点的两个中间向量表达中每一维度的哈希值并取最小值得到该顶点的当前向量表达;根据顶点的当前向量表达构建相似度矩阵;从相似度矩阵中随机抽样多个不存在边的顶点对之间的相似度,与待判断的边所对应的两个顶点之间的相似度比较,计算待判断边的相似度大于不存在边的相似度的比例,根据阈值判断边是否存在。本发明能够在满足社交网络关系预测精度的前提下,明显降低时间开销。

    一种纤维复合材料弹性性能的预测方法

    公开(公告)号:CN115410668A

    公开(公告)日:2022-11-29

    申请号:CN202211060935.X

    申请日:2022-08-31

    Applicant: 中南大学

    Inventor: 戴婷 李斌 韦彦靖

    Abstract: 本发明公开了一种纤维复合材料弹性性能的预测方法。该方法将纤维材料的细观结构参数与宏观性能关联,通过等效RVE刚度矩阵反应纤维复合材料在应力方向上的刚度系数,并基于此判断纤维复合材料的弹性性能。本发明所提供的预测方法采用统一定义的弯曲度参数和方向角参数描述大量纤维的有序或无序形态,利用弯曲度分布的均值和方向角分布的方差构造聚集度函数定量描述纤维聚集状态和团聚体含量,适用于任意曲线纤维分布状态下的复合材料弹性性能预测。进一步的,该方法采用概率函数表征高弯曲度纤维聚集缠绕的可能性,更真实地反映出曲线纤维在基体中的分布状态,提高了曲线纤维复合材料性能预测模型的构建效率和实用性。

    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。

    一种不留顶底柱预置空间充填采矿法

    公开(公告)号:CN103437768A

    公开(公告)日:2013-12-11

    申请号:CN201310406271.2

    申请日:2013-09-09

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种不留顶底柱预置空间充填采矿法,充分利用顶底板和围岩的自承能力,在采场允许暴露面积范围内,采用预先留置空间的充填方式来充填采空区,在采场回采完毕后立即回收底部结构,并采用高强度混凝土充填料充填底板区域,作为下一中段矿体开采的人工顶柱,采用废石胶结充填料充填采空区,并依据采空区形态和围岩稳固性的实际情况,决定充填高度和充填体积,预置空间,采空区均为不完全接顶充填。本发明特别适用于充填原料缺乏或供应不足条件下采用充填采矿法的地下矿开采,具有作业安全、生产效率高、矿石损失率低和采矿成本低等特点。

    一种基于石英的锑矿成矿潜力判别方法

    公开(公告)号:CN118817755B

    公开(公告)日:2024-11-26

    申请号:CN202411295412.2

    申请日:2024-09-18

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明涉及锑矿勘查技术领域,公开一种基于石英的锑矿成矿潜力判别方法,包括获取目标地段的含石英样品、获取石英结晶的温度、进行锑成矿潜力的初步判别、测量含石英样品中Al、Sb、Ti和Ge的含量、进行锑成矿潜力的最终判别等步骤,先初步判别后再进行最终判别,操作简单且效率高;通过判断石英所代表体系的演化程度、判断石英所代表流体的物理化学条件以及石英是否富Sb相结合对石英所代表的岩石或热液脉进行综合锑成矿潜力判别,圈定锑成矿靶区。相比于传统的判别方法(地质分析、物探异常和化探异常)显著提高了勘查效率、经济实惠,解决了找矿风险大、难度高、成本高等问题;相比于利用方解石的判别方法更具有广泛性。

    一种地下煤火遥感自动检测方法及系统

    公开(公告)号:CN117036970A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202310690390.9

    申请日:2023-06-12

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 一种地下煤火遥感自动检测方法,其步骤包括:输入一幅卫星影像;计算可见光至短波红外波段的表观反射率;计算得到2个热红外波段的亮度温度;计算得到水体掩膜图像MaskWater、植被掩膜图像MaskVeg以及含煤地表掩膜图像MaskCoal,利用MaskCoal得到潜在煤火掩膜二值图像MaskFire;对MaskFire中的一个像元,依次以该像元为中心分别形成多个不同大小的梯级窗口,对各个梯级窗口中全部非水体非植被像元的亮温值进行直方图统计;对定梯级窗口的中心像元是否为相对煤火像元进行判定;若成功判定为相对煤火像元的累计次数m≥9,则判定此潜在煤火像元为有效煤火像元;对MaskFire中的每一个像元均进行前述处理。本发明的地下煤火遥感自动检测方法,具有简单易行、稳定可靠、运算高效的优点。

    一种基于变换热学的飞行器定向疏导热防护层设计方法

    公开(公告)号:CN116976007A

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202311017922.9

    申请日:2023-08-14

    Applicant: 中南大学

    Inventor: 戴婷 李斌

    Abstract: 本发明公开了一种基于变换热学的飞行器定向疏导热防护层设计方法。该方法根据飞行器的构型和飞行工况环境确定飞行器中各功能分区和热流载荷,预设热流疏导路径,再采用坐标变换的方法设计飞行器中疏导热防护层的传热系数分布,并根据热防护层的结构进行分区离散处理,结合热学超材料的导热系数设计组合方式和层叠参数。该方法利用坐标变换和分区处理相结合的方式,不仅有效模拟和量化飞行器在实际工况中的热传递情况,还大幅提高定向热流调控的精准性,解决了飞行器热防护结构表面温度分布不均匀、前缘局部温度过高的问题。

    基于离散小波变换和FA-ELM的网络流量预测方法

    公开(公告)号:CN113411216B

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202110687331.7

    申请日:2021-06-21

    Abstract: 本发明提供了一种基于离散小波变换和FA‑ELM的网络流量预测方法,包括:步骤1,构建DWAFE模型,在所述DWAFE模型中设置数据管理员和模型管理员;步骤2,获取多个网络流量数据并将所述网络流量数据发送给所述数据管理员,所述数据管理员将所述网络流量数据进行数据预处理,得到数据预处理后的所述网络流量数据。本发明经过萤火虫算法优化的FA‑ELM模型,克服了ELM稳定性差的缺陷,对非线性数据预测的准确性高,能稳定可靠地应用于各领域的研究中,具有极大的现实意义。本发明提出的DWAFE模型结合了ARIMA模型和FA‑ELM模型各自的优势,做出精准的网络流量预测,根据预测结果计算出指定置信度下的动态阈值区间,从而实现设备运行状态实时感知,为设备故障预警提供强有力的支持。

    一种远程大数据储存系统
    20.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110008721A

    公开(公告)日:2019-07-12

    申请号:CN201910226337.7

    申请日:2019-03-25

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种远程大数据储存系统,涉及信息科技领域,主要为了解决现有的大数据储存系统安全性较低的问题;该系统包括:客户端,其作为原始数据的储存介质,所述原始数据为未经处理的待储存大数据;加密模块,用于对所述原始数据进行加密,将所述原始数据转化为加密数据;无线传输模块,用将所述加密数据传输给客户端,以供客户端进行储存;客户端,其作为所述加密数据的储存介质;解密模块,用于对存储于客户端的所述加密数据进行解密,以使所述加密数据能够被读取。本发明的大数据储存系统通过将原始数据转换为加密数据,这样即使在传输的过程中数据被窃取,也不会造成原始数据的泄漏,极大地提升了大数据储存的安全性。

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