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公开(公告)号：CN112954600A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110373363.X
申请日：2021-04-07
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种针对多无人机停泊的定位方法，包括无人机采用定位技术导航至停泊平台的设定范围内；无人机在停泊平台的设定范围内后采用UWB定位技术完成粗定位；无人机定位至停泊平台上方；无人机通过精确定位停泊至停泊平台。本发明提供的这种多无人机停泊的定位方法，通过采用UWB技术和二维码融合定位，可以实现无人机的精确降落到停泊平台；通过巧妙设置UWB定位基站的信号发送顺序和发送时间间隔，免去了UWB定位基站间的时间同步以及标签和基站的时间同步，不需要额外通过有线连接以及额外布置系统控制器，降低了设备的安装成本，同时还可以实现多个标签同时定位；因此本发明可靠性高、精确度好且能够实现多台无人机同时停泊。
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公开(公告)号：CN111523047A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010283068.0
申请日：2020-04-13
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/9536 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于图神经网络的多关系协同过滤算法，包括：步骤1，对用户与物品的历史交互数据进行处理，从中抽取所有用户序列UU和物品序列SI；步骤2，分别将每个用户序列SU和每个物品序列SI分别构造为用户关系图GU＝(VU,EU)和物品关系图GI＝(VI,EI)。本发明所提供的基于图神经网络的多关系协同过滤算法，从用户与物品交互数据中通过构造物品关系图和用户关系图同时对物品关系和用户关系进行建模，并将多关系融入用户与物品交互的学习过程中，学习多关系对用户与物品交互的影响，从而使模型能够更好对用户偏好进行建模。
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公开(公告)号：CN111488523A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010270522.9
申请日：2020-04-08
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q10/06 , G08G1/01 , H04W4/02 , H04W4/44
Abstract: 本发明提供了一种基于群智感知技术的路况信息收集方法，包括：步骤1，获取参与当前信息收集任务的多个信息收集候选者的声誉值，并根据多个信息收集候选者的声誉值，从所述多个信息收集候选者中确定出信息收集者；步骤2，根据所述信息收集者所在车辆的位置，确定该车辆向边缘服务器传输数据的方式。本发明能选出更加合适的信息收集者，并使信息收集者选择能耗最低的方式传输数据，进而提高路况信息的收集效率。
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公开(公告)号：CN109240818A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811025115.0
申请日：2018-09-04
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G06F9/4875 , G06F9/5027
Abstract: 本发明公开了一种边缘计算网络中基于用户体验的任务卸载方法，所述方法包括：调度器接收用户提交的任务卸载请求，基于时间能量开销联合优化建立任务卸载策略模型，基于线性重构的分支定界算法对所述模型进行求解计算；根据计算结果对任务是否卸载至边缘服务器进行决策，并且对卸载至边缘服务器上的任务进行通信和计算资源的分配。本发明联合优化时延和能量消耗两个关键指标，基于线性重构技术的分支定界算法对问题进行求解，能够在保证任务完成的情况下减少移动智能设备的能量消耗，降低任务处理时延，达到最大限度优化用户体验的目的。
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公开(公告)号：CN106028416B
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201610287272.3
申请日：2016-05-03
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种成簇范围与簇间通信模式双自适应的改进成簇方法，每个簇至多由三个簇头，即主簇头MCH、从簇头SCH、融合簇头FCH负责管理，其中，FCH负责簇内数据汇聚与融合，MCH和SCH组成协同通信节点对负责簇间通信，SCH根据簇间通信环境决定是否参与簇间通信；成簇方法包括簇形成、簇内发射功率调整及簇间发射功率调整与通信模式选择。本发明能够有效降低剩余能量值很大但最大通信覆盖范围很小的节点成为簇头的概率，并能根据网络中节点最大通信覆盖范围分布的变化而自适应地调整成簇范围，从而确保簇间总能连通；通过引入一个FCH来分担簇内MCH的负载，以略微增加的簇形成控制开销取得了簇结构寿命的较大提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108471619A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810240868.7
申请日：2018-03-22
Applicant: 中南大学
CPC classification number: H04W24/02 , H04W72/0453 , H04W72/085 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种认知无线传感器网络的信道选择方法，包括获取认知无线传感器网络的网络参数信息；选择是否接入该信道；计算各个信道的信道收益；选定一个信道作为接入信道；更新系统状态；找到最优的信道选择组合，完成认知无线传感器网络的信道选择。本发明从认知用户的角度考虑，设计信道收益函数作为评估指标评价信道选择的质量，通过不断与环境进行交互与学习，引导次用户选择信道质量较优的信道供给认知用户传输数据，从而降低了次用户在通信过程中的信道切换次数，保障了认知用户的服务质量，在减少了对主用户的干扰的同时也提高了通信质量以及频谱利用率。
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公开(公告)号：CN108460421A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810203520.0
申请日：2018-03-13
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6218 , G06K9/6256
Abstract: 本发明公开了一种不平衡数据的分类方法，包括获取需要分类的不平衡数据集；对数据样本权重进行初始化；抽取若干个样本构成代价敏感度高的样本集合并设置代价值；构成代价敏感度低的样本集合并设置代价值；采用基本分类器在样本上进行训练得到弱分类器；更新所有样本的权重值；对不平衡数据集的所有子集进行分裂和权重值更新；输出最终的集成分类器，完成不平衡数据分类。本发明提供的这种不平衡数据的分类方法提出了一种基于信息熵的子集分割方式来将多数类样本进行聚类，具有更高的分类精确度。
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公开(公告)号：CN105138667B
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201510562450.4
申请日：2015-09-07
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种考虑时延约束的社会网络初始关键节点选取方法。本发明首先结合见面概率和激活概率将网络中用户之间的影响力量化表示为信用分配过程结束后积累在节点上的信用值大小。通过对网络结构和用户行为记录的学习，将尝试见面并激活其他用户而产生的传播阻碍作用转化为传播增量路径度量，并结合时延约束条件限定性地分配信用。最后使用贪心思想递归选取边际收益最大的节点组成初始关键节点集合。本发明构建了一种新的社会网络初始关键节点选取方法，结合概率事件和时延约束条件，改进了以往仅基于节点度值评价节点影响力规则的弊端，提高了选取过程的执行效率，并更加真实有效地模拟和预测网络中行为的传播过程。
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公开(公告)号：CN108021712A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201711464797.0
申请日：2017-12-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种N‑Gram模型的建立方法，包括获取原始语料；对原始语料进行分词；对分词结果进行单词统计；对N‑Gram模型进行平滑处理，得到最终的N‑Gram模型。本发明方法通过建立Witten‑Bell平滑对N‑Gram模型进行平滑，同时采用分布式平台计算建模过程中的参数，并采用Hbase数据库对计算的参数进行存储和读取，因此本发明方法在应对海量训练语料的情况下，其拓展性非常好，而且方法的建模速度和查询速度均较快。
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公开(公告)号：CN104579787B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201510027620.9
申请日：2015-01-20
Applicant: 中南大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明提出了一种考虑节点适应度的在线社会网络拓扑生成方法，属于计算机技术领域。本方法初始设定在为完全图的在线社会网络中，对于每个新加入的节点，根据基于节点适应度和点权的双重评估择优连接机制，从当前网络中选取若干节点与该新节点连接，新节点的加入会导致网络中部分节点的点权和适应度发生动态演化。节点的点权大小可以代表该节点在网络中的“地位”，而适应度则可以用来评估该节点的“吸引力”。本发明方法构建了一种新的在线社会网络演化评估条件，弱化了以往仅基于节点点权或度大小的演化规则的弊端，可以更真实地模拟并预测网络的演化过程。
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