公开(公告)号：CN114239688A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202111392167.3

申请日：2021-11-23

Applicant: 中南大学

Inventor： 刘建军 ,  王磊 ,  胡志刚 ,  郑浩 ,  张健 ,  郑美光

IPC: G06K9/62 ,  G06N20/20

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。

公开(公告)号：CN113723572A

公开(公告)日：2021-11-30

申请号：CN202111279250.X

申请日：2021-11-01

Applicant: 中南大学

Inventor： 黄宇航 ,  张健 ,  胡志刚 ,  郑浩 ,  王磊 ,  郑美光

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种船只目标识别方法、计算机系统及程序产品、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筛选范式，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，构建迁移方法能力评估矩阵，为模型选择和模型差异比较提供参考依据。相比所有域仅使用单个最优基模型，本发明识别准确率提升了5.71%。

公开(公告)号：CN109460301A

公开(公告)日：2019-03-12

申请号：CN201811381329.1

申请日：2018-11-20

Applicant: 中南大学

Inventor： 胡志刚 ,  康惠 ,  郑美光 ,  陶勇

IPC: G06F9/50 ,  G06K9/62

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。