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公开(公告)号：CN113516638B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110710164.3
申请日：2021-06-25
Applicant: 中南大学 , 中国人民解放军32801部队
Abstract: 本发明公开了一种神经网络内部特征重要性可视化分析及特征迁移方法，通过基于先验知识对数据集进行采样，划分代表性数据子集，对数据子集平均化、正则化，得到数据子集标准平均图，根据导向反向传播特征可视化方法获取神经网络内部所有神经元针对每张标准平均图的特征可视化图像，基于特征可视化图像与标准平均图的余弦相似度作为对应神经元的价值，根据层相似值判断网络层拟合情况和层内神经元相似值评估网络神经元拟合情况，使用神经网络剪枝算法提取高价值网络模块并进行迁移测试。本发明实现以量化与可视化结合的方式衡量卷积神经网络特征重要性，完成对原模型重要特征的提取重用，提高神经网络模型可解释性，帮助分析理解模型拟合情况。
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公开(公告)号：CN114036700B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202111256942.2
申请日：2021-10-27
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/18
Abstract: 本发明公开了一种网络资产图的布局方法，该布局方法包括如下步骤：S01、导入网络资产图谱的节点与连边数据；S02、基于四叉树信息重用的布局速度优化；S03、簇内边的弹簧力优化；S04、桥内边的弹簧力优化；S05、簇间边的弹簧力优化和网络资产图谱的布局展示。相对于传统的SE‑BH布局方法，本申请可以使布局速度提升约80％，同时在视觉效果上提高了簇的辨识度，为簇间结构保留了足够大的空间，从而突出了桥结构，便于观察者快速、准确地捕捉到资产图谱的核心信息和整体拓扑情况，适合推广应用。
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公开(公告)号：CN114028585A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111526825.3
申请日：2021-12-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种负载双氢青蒿素的纳米载体及其制备方法和应用，由钙铁掺杂介孔二氧化硅纳米载体(CFMSN)及负载于该载体上的双氢青蒿素(DHA)组成，其中：钙铁掺杂介孔二氧化硅纳米载体与双氢青蒿素的质量比(93～105):(18～20)；钙铁掺杂介孔二氧化硅纳米载体中，钙和铁的掺杂量分别为(2.0～3.4)wt％和(1.0～2.3)wt％。本发明提供了一种负载双氢青蒿素的治疗纳米载体，包括钙铁掺杂的介孔二氧化硅和负载于介孔孔道内的DHA。在本发明中，所述钙铁掺杂介孔二氧化硅具有类芬顿活性，可直接分解肿瘤组织部位积累的大量过氧化氢产生·OH，从而通过CDT杀伤肿瘤；同时肿瘤部位的酸性微环境及内源性螯合分子使得钙铁离子从二氧化硅骨架内释放，导致粒子崩溃，并伴随着DHA的释放，用于化疗。
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公开(公告)号：CN113225145B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202110497968.X
申请日：2021-05-08
Applicant: 中南大学
IPC: H04B17/30 , H04B17/318 , H04B17/336
Abstract: 本发明公开一种无线电信号多维时变特征可视化方法，具体为获取无线电信号数据；对获取的无线电信号分类；计算每类无线电信号平均中心频率、平均带宽、平均信号强度以及平均载噪比；将时间段进行划分为时间片，并计算每个时间片平均信号强度、平均载噪比；绘制无线电信号数据频率‑时间摘要图并进行视觉编码；绘制无线电信号数据信号流图。将无线电信号多维度特征随时间变化情况可视化，以无线电信号河流图将无线电信号特征呈现，用户可以获得所需无线电信号的所有特征。将完整无线电信号图分为若干个视觉编码单元，以“摩斯编码”信号摘要可视化视觉编码设计让用户在短时间内对无线电信号出现和消失情况整体了解，为工作人员提供更多分析依据。
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公开(公告)号：CN113225145A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110497968.X
申请日：2021-05-08
Applicant: 中南大学
IPC: H04B17/30 , H04B17/318 , H04B17/336
Abstract: 本发明公开一种无线电信号多维时变特征可视化方法，具体为获取无线电信号数据；对获取的无线电信号分类；计算每类无线电信号平均中心频率、平均带宽、平均信号强度以及平均载噪比；将时间段进行划分为时间片，并计算每个时间片平均信号强度、平均载噪比；绘制无线电信号数据频率‑时间摘要图并进行视觉编码；绘制无线电信号数据信号流图。将无线电信号多维度特征随时间变化情况可视化，以无线电信号河流图将无线电信号特征呈现，用户可以获得所需无线电信号的所有特征。将完整无线电信号图分为若干个视觉编码单元，以“摩斯编码”信号摘要可视化视觉编码设计让用户在短时间内对无线电信号出现和消失情况整体了解，为工作人员提供更多分析依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111143544A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911338681.1
申请日：2019-12-23
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/335 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络的柱形图信息提取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，包括文本信息提取步骤/模块、数值信息提取步骤/模块和信息恢复步骤/模块。文本信息提取步骤/模块先使用目标检测模型对文本信息同时地进行定位和分类，然后通过光学字符识别器对文本信息进行字符识别，得到文本信息提取结果。数值信息提取步骤/模块通过编码器-解码器架构来提取归一化的柱形值，并通过注意力模型来提高提取精确度。信息恢复步骤/模块先使用RANSAC回归对文本提取模块的结果进行错误过滤，然后恢复数值提取模块的归一化柱形值。本发明可以高效且精确地提取柱形图中的信息。
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公开(公告)号：CN109447163A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811296013.2
申请日：2018-11-01
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种面向雷达信号数据的移动对象检测方法，步骤为：1)根据信息熵原理计算每个维度的信息熵，选择信息熵较大的维度进行后续聚类；2)通过k-距离方法计算DBScan的聚类参数；3)基于选取的聚类特征和计算出的聚类参数对信号数据进行聚类；4)基于ARIMA方法对信号的方向角时序信息进行异常检测，为每个聚类建立候选异常点集合；5)根据步骤4)检测出的候选异常点集合，对聚类中的元素进行调整或对信号的方向角数据进行调整。本发明根据聚类及异常检测理论从信号数据和方向数据两个方面对雷达信号中潜藏的移动对象(飞机、船只)进行了检测及修正，为后续移动对象行为模式的分析打下坚实基础。
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公开(公告)号：CN108090145A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711282520.6
申请日：2017-12-07
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种动态网络边采样及其可视化方法，包含以下步骤：1)选取动态网络中任意一组节点对，利用核密度估计方法计算该对节点间边的概率密度函数；2)根据节点对的边的概率密度函数构建合适的参考分布函数，近似表示真实的概率密度分布；3)针对目标节点对的每一条边，使用0-1均匀分布分别获得一个随机值，并计算该边所处时刻概率密度与第二步构建的参考分布函数值的比值，比较该比值与随机值的大小关系，判断是否接受该样本；4)遍历动态网络中的所有节点对，重复步骤1)～3)，获得动态网络经采样后的边样本集。本发明能够在降低动态网络的规模的同时，还能基本保持原始动态网络的结构特征。
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公开(公告)号：CN104394021B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201410745810.X
申请日：2014-12-09
Applicant: 中南大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种基于可视化聚类对网络流量进行异常分析的方法，步骤为：1)对网络流量监控数据记录进行预处理；2)对流量数据进行RadViz可视聚类，得到网络流量特征类似的流量时隙聚类；3)归纳2)所得到的流量时隙聚类的网络流量特征，得到流量特征异常的聚类；4)对2)所得到的流量时隙聚类过滤选择，得到不在聚类内离散的时隙点；5)结合IPPort矩阵对3)4)所得到的流量异常聚类中的和离散的时隙点进行分析。本发明能结合多角度快速对网络流量进行协同过滤，高效分析出网络流量的异常。
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公开(公告)号：CN106685690A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201610973338.4
申请日：2016-10-27
Applicant: 中南大学
IPC: H04L12/24
CPC classification number: H04L41/12 , H04L41/142 , H04L41/145
Abstract: 本发明公开了一种基于模拟组建过程的计算机网络关键节点发现方法，包括以下步骤：步骤1：根据端口使用情况寻找使用默认功能端口的服务器；步骤2：取与步骤1得到的服务器集合中的节点有通信记录的节点集合，根据备选路由器标准进行筛选，将筛选出的节点加入备选路由器集合；步骤3：以网络中的通信记录为基础，模拟网络组建过程，完善服务器集合和备选路由器集合；步骤4：根据网络模块度函数对备选路由器集合中的节点进行筛选，将筛选出的节点加入路由器集合。本发明能通过网络中节点间的通信数据，较为较精确地找出网络中的服务器和路由器。
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