一种非完全的散点图去重叠方法

    公开(公告)号:CN114820869A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210513756.0

    申请日:2022-05-11

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种非完全的散点图去重叠方法,该方法包括以下步骤:步骤1:生成虚拟点,对于原始带有重叠的散点图,在散点图空白区域生成一定数量的虚拟点,散点图中同时存在着真实点和虚拟点两类数据点;步骤2:Voronoi划分,对散点图中完全重叠的数据点进行小幅度的随机移动,再对所有数据点进行Voronoi划分;步骤3:调整数据点位置,将所有虚拟点和重叠的真实点移动到所在网格的中心,移动完成后计算当前真实点的重叠率,如果重叠率未降至预设的阈值,返回步骤2,否则进入步骤4;步骤4:删除虚拟点。本发明实现了分布紧凑、轮廓自然、高效迭代的散点图去重叠效果,并提高了去重叠效率。

    一种网络资产图的布局方法

    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

    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。

    一种无线电信号多维时变特征可视化方法

    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

    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。

    一种无线电信号多维时变特征可视化方法

    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

    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。

    利用网络环境上下文信息实现的智能波束配准方法与装置

    公开(公告)号:CN111865446B

    公开(公告)日:2021-04-06

    申请号:CN202010743032.6

    申请日:2020-07-29

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种利用网络环境上下文信息实现的智能波束配准方法与装置。该方法根据基站和移动终端位置、网络环境上下文信息及周围传输介质对电磁传输的影响信息计算用于数据传输的通信链路所对应的收发波束对信息;根据基站位置、移动终端位置和天气信息判断知识图谱库中是否已经存储与相应信息对应的有效通信链路信息,若存在则直接选取用于数据传输的通信链路所对应的收发波束对信息,否则通过传统波束训练获取实时收发波束对信息或重构通信环境立体方位图计算切换波束对信息;该方法还利用人工智能理论预测移动终端波束切换位置,从而进行切换波束对预估计。本发明可以在移动通信场景中实现低开销训练和高效地波束配准及建立通信链路。

    一种基于神经网络的柱形图信息提取方法及装置

    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

    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。

    一种面向雷达信号数据的移动对象检测方法

    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

    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。

    一种动态网络边采样及其可视化方法

    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

    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。

    一种连续型辊道窑炉运行态势评估方法

    公开(公告)号:CN107292521A

    公开(公告)日:2017-10-24

    申请号:CN201710495843.7

    申请日:2017-06-26

    Applicant: 中南大学

    CPC classification number: Y02P90/30 G06Q10/06393 G06Q50/04

    Abstract: 本发明提供一种连续型辊道窑炉运行态势评估方法,基本步骤如下:1)提取温区性能评估的属性,包括高温、低温、上下温差、温度变化以及温度控制器属性,为每个温区建立多时间维度的评估体系,每个温区的评估体系包括短中长期三个时间维度,各时间维度下设立多个属性作为其评估指标,建立多层次多指标评估模型;2)根据各层评估指标重要性和控制需求指定各个评估指标的权重,构建权重向量;3)根据“由下而上,由部分到整体”的评估方式实现从属性到时间维度到温区再到整个窑炉的态势评估。本发明能够有效地、系统全面地实现复杂的动态系统的评估,指示整个窑炉的运行状态、进度和趋势,对窑炉的烧结效果做出评价。

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