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公开(公告)号：CN113297174A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110565706.2
申请日：2021-05-24
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06F16/21 , G06F16/2458 , G06F16/29 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的土地利用变化模拟方法，包括获取历史土地利用数据，并进行预处理；将历史土地利用数据输入卷积神经网络，获取空间邻域特征；进行区位遥相关特征构建；融合空间邻域特征和区位遥相关特征，对样本特征进行欠采样处理；进行模型构建，对城市土地利用进行模拟演化，并对模型进行训练；将训练生成的土地利用模拟演化模型对土地利用变化进行预测。本发明在卷积神经网络中引入空洞卷积层，在扩大元胞感受野的同时兼顾局部特征，减少冗余特征的累积，进而实现对元胞空间邻域特征的构建；本发明基于图卷积神经网络感知地理场景遥相关，实现对地理区位条件相似的元胞关系的挖掘，处理精度更高。
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公开(公告)号：CN113149230A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110218789.8
申请日：2021-02-26
申请人： 中南大学
摘要： 本发明提供了一种木质生物炭电子传递强化微生物还原六价铬的处理方法，包括：将含有六价铬的待处理水、具有电子传递能力的木质生物炭、以及具有还原六价铬能力的微生物混和后进行培养处理操作，以强化微生物对六价铬的还原效果；其中，所述具有还原六价铬能力的微生物为Leucobacterchromiireducens LYC‑2，所述微生物的保藏编号为CGMCC No.16823。本发明能能够强化微生物还原六价铬的效率、并且实现废物资源化利用、还可以产业化运行。
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公开(公告)号：CN112419131A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011310723.3
申请日：2020-11-20
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06Q50/30 , G06F30/20 , G08G1/01 , G06F111/04 , G06F111/06
摘要： 本发明公开了一种交通起讫点需求估算方法，包括获取待分析区域的交通参数；进行空间相关性建模得到空间相关性损失；进行出行语义相关性建模得到出行语义相关性损失；根据空间相关性损失和出行语义相关性损失构建OD估算模型；对OD估算模型进行求解得到最终的交通起讫点需求估算结果。本发明提供的这种交通起讫点需求估算方法，考虑了空间关联权重对OD需求空间自相关性以及出行语义关联权重对OD需求出行目的相似性，从而构建了考虑OD需求与空间距离的相关性和OD需求与出行目的的相关性的交通起讫点需求估算模型，并对模型求解得到最终的估算结果；因此，本发明方法的可靠性高、精确性好且适用范围广。
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公开(公告)号：CN107119094B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201710461317.9
申请日：2017-06-16
申请人： 中南大学
摘要： 本发明公开了一种利用木质素降解菌强化废弃生物质Fenton反应预处理的方法，具体涉及在废弃生物质Fenton反应预处理的基础上，利用一种木质素降解菌(Cupriavidus basilensis B‑8，保藏编号CGMCC No.4240)以及通过改善培养条件进一步去除废弃生物质中的残余木质素，并将废弃生物质的稳固直杆状变为松散片层状，提高了酶解糖化时的可及表面。该方法可使Fenton反应预处理的酶解效率提高约60％，最大可提高近120％，且具有处理时间短、操作简单、二次污染小、成本低廉等优点。
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公开(公告)号：CN110451663B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201910885140.4
申请日：2019-09-19
申请人： 中南大学
IPC分类号： C02F3/34 , C02F101/22
摘要： 本发明公开的一种纳米氧化铜与细菌协同还原‑固定水中六价铬的方法，包括：将含有六价铬的待处理水与纳米氧化铜、供细菌生长所需的营养物质混合形成待处理体系；将能够吸附还原待处理水中六价铬的细菌接种至所述待处理体系中进行培养，以使细菌将六价铬还原成三价铬并将三价铬同步沉淀，其中，所述营养物质中的碳源不包括易与三价铬发生络合反应的成分。本发明提供的方法不仅能高效还原水体中的六价铬，而且能实现三价铬沉淀固定。该方法操作简单且效果显著，可能对于大多数微生物法处理六价铬及实际废水中的有机络合态三价铬的沉淀有良好的发展应用潜力。
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公开(公告)号：CN111234832A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010050625.4
申请日：2020-01-14
申请人： 中南大学
摘要： 本发明提供了一种含FeS2和还原铁的复合材料及其制备方法和应用。将FeS2含量达到95％以上的物质和还原性铁粉混合，加入螯合剂充分混合，球磨后取出，过筛，即得修复材料。待修复土壤加入到六价铬污染土壤中，六价铬还原率达99％以上。本发明经济易制备的六价铬污染土壤修复材料，有望充分利用金属尾矿，一步制备，制备方法简单、成本低，大规模制备时有望解决尾矿难堆存问题；且其制备的修复材料利用微波等外场条件下对六价铬污染土壤还原修复效果好、时间短，能够高效用于六价铬污染土壤修复。
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公开(公告)号：CN110738856A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201911100627.3
申请日：2019-11-12
申请人： 中南大学
摘要： 本发明公开了一种基于移动聚类的城市交通拥堵精细识别方法，所述识别方法包括：步骤1，对轨迹数据进行预处理，所述预处理包括对所述轨迹数据进行数据清洗与路网匹配，并将匹配后的轨迹数据投影到相应时间片中；步骤2，提取每个时间片上具有显著高密度的空间簇，进一步度量相邻时间片的簇间相似性，提取候选拥堵时空簇；步骤3，计算所述时空簇的平均速度和成长时长，若计算得到的平均速度和成长时长达到预设条件，则识别该时空簇为包含交通拥堵现象的时空区域。本发明能够挖掘路网环境下交通拥堵的精细时空范围、拥堵规模和生存时间等特征，同时本发明基于低成本车辆轨迹大数据，能够有效识别交通拥堵从发生到结束的全生命周期过程。
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公开(公告)号：CN110503032A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910775022.8
申请日：2019-08-21
申请人： 中南大学
摘要： 本发明提供了一种基于监控摄像头轨迹数据的个体重要场所探测方法，包括：步骤1，根据个体监控摄像头轨迹数据所记录的摄像头时间序列和地理位置信息，提取出能代表个体停留一段时间的地理区域，并将该地理区域抽象为个体的停留点；步骤2，根据个体的停留点的地理位置进行空间聚类，将停留点抽象为停留区域，并计算停留区域的特征值；步骤3，基于停留区域的特征值计算停留区域对应的马氏距离，对停留区域对应的马氏距离进行异常值判断，并将判断为异常值的停留区域作为个体的重要场所；步骤4，按照个体在不同重要场所活动的时间段特点，对个体的每个重要场所进行分类。本发明提供的个体重要场所探测方法能提高个体重要场所探测的精度。
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公开(公告)号：CN109825248A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910217880.0
申请日：2019-03-21
申请人： 中南大学
IPC分类号： C09J189/00 , C09J11/06 , C09J11/08 , C09J11/04
摘要： 本发明公开了一种改性大豆蛋白胶粘剂及其制备方法，改性大豆蛋白胶粘剂由大豆蛋白、表面活性剂、聚己内酰胺、引发剂、多元酚等原料通过交联改性得到，该方法简便易行，成本低，工艺简单，且提升了大豆蛋白胶粘剂的耐水强度，实现了大豆蛋白的高效利用，改善了大豆蛋白胶粘剂的交联稳定性，制备的改性大豆蛋白胶粘剂的耐水强度≥0.7MPa，符合国家标准(GB/T 9846-2015)。
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公开(公告)号：CN109376969A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811536641.3
申请日：2018-12-14
申请人： 中南大学
CPC分类号： G06Q10/04 , G06K9/6256 , G06N3/0454 , G06Q50/26
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的城市人口精细化分布的动态预测方法，包括：1、在研究所需尺度下，将研究区域进行网格化处理，构建样本集，并划分相应的训练集和测试集；2、构建城市人口分布预测模型，根据历史数据对所述预测模型进行训练；3、将前j个时刻城市人口分布状态数据作为输入变量输入到步骤2中已训练好的模型中，预测得到未来某一时刻的城市人口分布状态；该预测模型能够对城市格网划分的各区域进行同时预测；卷积长短期记忆网络通过卷积结构提取空间特征，通过长短期记忆网络结构获取时间特征，算法底层把卷积神经网络与长短期记忆网络相结合，学习人口分布变化的高维度时空特征，有效融合时间维度空间维度，从而提高预测精度。
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