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公开(公告)号：CN110858225A
公开(公告)日：2020-03-03
申请号：CN201810914247.2
申请日：2018-08-13
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/904
Abstract: 本发明公开了一种基于模块度的动态网络边采样方法，包括：初始化接受边集合、拒绝边集合、接收边顶点集合并获取图流；将所述第一条边加入至接受边集合并按照时间序列将图流中的下一条边作为待处理的边，再获取当前的社区数据集合并进行社区划分以及计算出模块度；将图流上的滑动窗口移动至待处理的边后再加入待处理的边重构新社区并计算出模块度；计算两个模块度的差值的绝对值并判断是否大于或等于预设阈值，若是则将所述待处理的边加入至接受边集合；再重复上述步骤继续处理下一条边直至所有边均被处理完；均处理完后依据最新更新的接受边集合和接受边顶点集合生成精简图流。通过该方法能够保留原始动态网络特性同时减少视图中的视觉混杂程度。
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公开(公告)号：CN106685690B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201610973338.4
申请日：2016-10-27
Applicant: 中南大学
IPC: H04L12/24
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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公开(公告)号：CN109885732A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910037666.7
申请日：2019-01-16
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种基于数据分布模型的分布式排序系统。如附图所示，它包含中央控制单元(master)、模型单元(model)和计算单元集群(slaves)三个部分。首先由中央控制单元接收待排序元素集，并调用模型单元；然后将元素集进行分割并分配给计算集群中的各个计算单元，计算单元完成元素的预测和放置后将所有数据返回给中央控制单元；接着，中央控制单元根据计算单元的返回数据合并，生成最终有序序列；最后，中央控制单元将有序序列返回给用户。本发明的核心思想是，根据基础数据分布模型将元素直接放置到数组中并组成分布式排序系统，相比于根据传统排序算法部署的分布式排序系统，运行时间更短。
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公开(公告)号：CN105354720B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201410478389.0
申请日：2014-09-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于可视聚类对消费地点进行混合推荐的方法，其步骤为：1)对信用卡消费记录进行数据的预处理；2)对消费地点进行RadViz可视聚类，发现消费特征类似的消费地点聚类；3)对消费者进行RadViz可视聚类，发现消费模式相近的消费者聚类；4)对于消费者，将基于内容推荐方法和协同过滤推荐方法发现的消费地点，添加到对应消费者消费地点推荐列表中；5)进一步处理消费者消费地点推荐列表，生成消费地点推荐表，完成对消费者进行的消费地点个性化推荐。本发明从多角度完成了为对消费者进行最有可能感兴趣的消费地点的个性化推荐，解决了基于内容的推荐只与已经消费过地点有关联，以及协同过滤推荐无法进行个性化推荐的问题。
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公开(公告)号：CN109271132A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811096121.5
申请日：2018-09-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习模型的排序方法，包括以下步骤：第一步，对于给定的待排元素集生成模型训练数据；第二步，根据第一步生成的训练数据利用机器学习的方法构建待排元素集的分布模型；第三步，利用分布模型预测待排元素集中每一个元素在有序数组中的位置；第四步，根据元素的预测位置将元素放入有序数组中，得到一个有序的数组完成排序操作。本发明由于采用将元素直接放入有序数组中的方式，相比于快速排序、归并排序、堆排序等排序算法，运行时间更短。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108197647A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201711462914.X
申请日：2017-12-28
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种汽车起动机耐久测试数据的快速聚类方法。其步骤为：1)对汽车起动机耐久测试数据进行标准化预处理。2)对标准化处理后的测试数据集的每次测试进行特征提取。3)用随机抽样获得样本数量为2000～3000的样本集。4)用参数自适应的DBSCAN聚类算法对样本数据进行聚类，获得样本数据所属的起动机起动测试类型。5)根据未分类数据与各已知类型的数据的距离，对剩余未分类数据进行分类。本发明能够快速实现大规模耐久测试数据的聚类，并保证聚类结果有较高的正确率。
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公开(公告)号：CN105354720A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201410478389.0
申请日：2014-09-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于可视聚类对消费地点进行混合推荐的方法，其步骤为：1)对信用卡消费记录进行数据的预处理；2)对消费地点进行RadViz可视聚类，发现消费特征类似的消费地点聚类；3)对消费者进行RadViz可视聚类，发现消费模式相近的消费者聚类；4)对于消费者，将基于内容推荐方法和协同过滤推荐方法发现的消费地点，添加到对应消费者消费地点推荐列表中；5)进一步处理消费者消费地点推荐列表，生成消费地点推荐表，完成对消费者进行的消费地点个性化推荐。本发明从多角度完成了为对消费者进行最有可能感兴趣的消费地点的个性化推荐，解决了基于内容的推荐只与已经消费过地点有关联，以及协同过滤推荐无法进行个性化推荐的问题。
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公开(公告)号：CN117236393B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202311076052.2
申请日：2023-08-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06N3/06 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/74 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于合作博弈论的卷积神经网络神经元可解释性评估方法，通过量化单个神经元的可解释性度和单层神经元的可解释性度量实现对卷积神经网络神经元可解释性评估。首先使用反向导向传播算法实现单个神经元的特征可视化，得到单个神经元的GBP图像；根据合作博弈论理论计算单个像素对预测输入图像属于某一类别的贡献度，从而得到SHAP图像。通过计算GBP图像和SHAP图像的相似度得到单个神经元的可解释性度量值，对单层内所有神经元的可解释性度量值求平均得到单层神经元可解释性度量值。本发明的指标提供了符合人类直觉的神经元可解释性度量方式，且计算高效。
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公开(公告)号：CN116996919A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311242920.X
申请日：2023-09-26
Applicant: 中南大学
IPC: H04W24/02 , H04W24/06 , H04W84/18 , G06N3/092 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于强化学习的单节点多域抗干扰方法，包括：在单节点抗干扰系统中构建由一个发射节点、#imgabs0#个接收节点和一个干扰机组成的局部自组网单节点通信模型，基于残差网络对强化学习算法进行改进；利用改进后的强化学习算法求解自组网单节点通信模型抗干扰策略的最优解。本发明利用分布式的思想剥离出单个节点面临的通信干扰环境解决无法实现集中抗干扰的问题；利用多域联合改善移动节点能耗有限的问题，在躲避信号干扰源的同时优化节点发射功率及节点位置以提高节点的抗干扰能力、提高#imgabs1#及网络整体的性能；利用强化学习求解模型最优解，以解决模型中包含大量环境变量和决策变量导致求解困难的问题，以改善系统的性能并提高其鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111143544B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN201911338681.1
申请日：2019-12-23
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/335 , G06F18/2411 , G06N3/0464 , 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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