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公开(公告)号：CN114239688B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202111392167.3
申请日：2021-11-23
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种船只目标识别方法、计算机装置及程序产品、存储介质，采用人工智能中的迁移学习方法，结合图像目标识别技术，发明了一种基于迁移学习的船只目标识别范式方法，以实现具体应用场景的船只目标识别迁移学习方法的自动评估和集成范式，形成迁移学习的诊断和选优能力并提升模型识别精度。迁移模型质量评价能力矩阵呈现了不同迁移模型与船只样本工况域之间的关联关系，通过三种维度：迁移学习方法、船只工况、性能指标，构建迁移方法能力评估矩阵，为模型差异比较提供参考依据；通过能力矩阵多维度的指标体系，可以科学评价基模型域迁移能力和指导基模型的特征加权。本发明提升了目标识别准确率。
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公开(公告)号：CN114666339A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210140585.1
申请日：2022-02-16
Applicant: 中南大学
IPC: H04L67/1021 , H04L67/1008 , H04L67/101
Abstract: 本发明涉及边缘计算卸载技术领域，公开了一种基于中智集的边缘卸载方法、系统及存储介质，该方法包括计算任务在移动设备上被执行时所需的第一代价以及任务在第一边缘服务器上被执行时所需的第二代价，第一边缘服务器为N个边缘服务器中距离移动设备最近的边缘服务器；在第一代价大于第二代价的情况下，将任务卸载至第一边缘服务器中执行；在第一边缘服务器达到负载阈值的情况下，基于N个边缘服务器中每一个边缘服务器的上下文参数锁定第二边缘服务器，将任务卸载至第二边缘服务器中执行；设计了一种多层次边缘计算卸载策略，解决了任务是否需要卸载以及卸载到哪的问题，减小了执行任务的代价。
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公开(公告)号：CN109460301B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201811381329.1
申请日：2018-11-20
Applicant: 中南大学
IPC: G06F9/50 , G06K9/62 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及云计算领域，公开了一种流数据负载的弹性资源配置方法及系统，以基于实时预测流数据的负载的基础上提高资源配置中的资源利用率；本发明的方法包括：获取历史流数据作为训练集，并将训练集划分为三个子集；获取实时流数据以分别更新三个子集，根据三个子集得到在线且动态更新的SVR预测模型，并采用SVR预测模型对流数据负载进行预测；计算云计算系统中流数据系统的吞吐量，根据吞吐量设置吞吐量阈值；将预测结果与负载阈值进行比较，当流数据负载预测结果大于吞吐量阈值时，流数据系统增加相应的虚拟机个数；当流数据负载预测结果小于吞吐量阈值时，流数据系统减少相应的虚拟机个数。
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公开(公告)号：CN113866817A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111139848.9
申请日：2021-09-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的中子衍射峰位预测方法、设备和介质，方法：调整探测仪与入射中子束间的夹角，用中子束对被测材料衍射，探测仪采集被测材料衍射产生的中子；将探测仪信道位置转换成衍射角度，根据探测仪采集的中子数统计各信道衍射强度和强度误差；搭建中子衍射峰位预测模型的神经网络架构，以各信道衍射角度和强度为输入输出，将强度误差作为权重引入到损失函数，训练神经网络，即可由得到的中子衍射峰位预测模型得到角度与衍射强度间的函数关系；衍射强度最大值对应的角度，即为被测材料的中子衍射峰位。本发明能实时精确拟合中子衍射数据，精准获取中子衍射峰位，实现对被测材料残余应力的精确测定，反映材料深部真实应力场。
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公开(公告)号：CN110166279B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201910282178.2
申请日：2019-04-09
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及大数据管理领域，公开了一种非结构化云数据管理系统的动态布局方法，以降低非结构化数据管理系统中由于数据频繁移动导致的数据传输开销，本发明的方法包括确定客户端提交的任务所需的数据集，采用Master节点中的元数据管理器对数据集进行分区，得到第一数据分区集；建立第一数据分区集中每个数据分区的云模型，根据云模型将第一数据分区集中的所有数据分区划分为稳定数据分区组和不稳定数据分区组；采用数据布局算法将不稳定数据分区组中的各数据分区调入Slave存储节点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110673545B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910724978.5
申请日：2019-08-07
Applicant: 中南大学
IPC: G05B19/414 , G01L1/25 , G01L5/00 , G01T3/00 , G01T7/10
Abstract: 本发明涉及计算机自动化控制领域，公开了一种中子谱仪用样品台的控制方法及、系统及介质，以实现中子谱仪的自动化测试，本发明的方法包括：定义待测样品的运动轴，根据待测样品在运动轴上的运动路径构建用于控制待测样品按照设定运动路径进行运动的控制模块；按照设定规则选择控制模块的控制策略为单轴控制策略或者双轴控制策略；设定控制模块采用的控制脚本的格式，并按照该设定的控制脚本的格式根据选择的控制策略生成运动控制脚本，运动控制脚本包括待测样品的测试规划运动路径信息；根据运动控制脚本控制待测样品进行运动。
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公开(公告)号：CN107609138B
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201710852493.5
申请日：2017-09-19
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/25
Abstract: 本发明涉及分布式计算领域，公开了一种云模型数据布局方法和系统，以减少跨数据中心传输所产生的时间开销和移动次数，提高任务执行效率，为用户提供更方便更快捷的服务；本发明首先选取第一批数据集和第二批数据集建立云滴组，然后基于云滴组确定虚拟数据代理并计算虚拟数据代理的特征，进而确定虚拟数据代理的云模型，然后计算云滴组中包括的数据集以外的其余数据集相对于每个虚拟数据代理的隶属度，将其根据最大隶属度划分到相应的虚拟数据代理中；最后将虚拟数据代理映射到对其包括的数据集请求次数之和最多的数据中心。
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公开(公告)号：CN106445913A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610804883.0
申请日：2016-09-06
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及计算机推理优化技术领域，公开了一种基于MapReduce的语义推理方法及系统，以使推理在一个MapReduce作业内完成，缩减推理的时间。本发明公开的语义推理方法：首先将RDFS规则分类，将模式三元组按照RDFS规则分类构建对应的推理规则模型；然后根据规则模型间依赖关系确定在MapReduce框架中规则模型的应用顺序；算法中依次应用subP、domR和subC规则模型完成推理，最后在Combine阶段和Reduce阶段消除推理过程中的重复数据，使推理在一个MapReduce作业内完成。
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公开(公告)号：CN118841078A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410831000.X
申请日：2024-06-26
Applicant: 中南大学湘雅医院 , 杭州迪谱医学检验实验室有限公司
Abstract: 本发明公开了一种纳米孔多重靶向微生物鉴定方法、系统、设备和介质，属于基于纳米孔测序的宏基因组学技术领域。本发明的方法和系统对嵌合序列进行拆分，可以检出更多的物种序列数，特别是对于某些低丰度或在扩增时容易发生嵌合的物种，检测灵敏度得到显著提升，进一步，本发明的方法和系统对纳米孔测序的错误进行校正得到一致性序列，进一步提升物种鉴定的精度和可信度。
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公开(公告)号：CN110032676B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN201910196896.8
申请日：2019-03-15
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/9532 , G06F16/242
Abstract: 本发明涉及面向大数据关联的存储和查询技术领域，公开了一种基于谓词关联的SPARQL查询优化方法及系统，更快速且有效地实现分布式SPARQL查询，本发明的方法包括获取历史查询的SPARQL中的RDF三元组，使用谓词命名RDF三元组，得到原始RDF数据集；对RDF数据集进行划分得到VP表，根据VP表统计RDF数据中谓词连接的主词和宾词数量，定义谓词的四种连通特性，并根据连通特性强弱对谓词进行优先级排序；构建谓词之间的关联性，并根据该关联性将历史SPARQL查询图转化为树状谓词图，优化树状谓词图，根据优化后的树状谓词图生成相关表并将SPARQL转化成查询指令；采用查询指令查询待查表。
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