一种基于显式惩罚的多任务调度优化方法和装置

    公开(公告)号:CN119204344A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411665560.9

    申请日:2024-11-20

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本申请涉及了一种基于显式惩罚的多任务调度优化方法和装置,方法利用多样性信息对找到的峰进行区分;然后根据显式惩罚函数,将种群个体分配到这些峰上;接下来,调整每个峰上的个体数量致平衡,以确保每个峰都能得到充分的开发;此外,如果捕捉到的峰数量是否合理,选择在每个峰附近进行局部搜索以进行深入开发或者,在整个决策空间内进行全局搜索以增强种群的多样性。方法通过将个体多模态函数值与通过个体与其最近且更优的邻居之间的距离量化的多样性相结合,构建了一个显式惩罚函数。该函数用于同时捕捉多个峰,并在这些峰之间实现搜索平衡,以加快收敛速度,提升鲁棒性,确保在复杂调度环境中的稳定性和高效性。

    基于自编码网络和鲁棒核哈希的半监督图像检索方法

    公开(公告)号:CN110083734B

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN201910297399.7

    申请日:2019-04-15

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于自编码网络和鲁棒核哈希的半监督图像检索方法。通过步骤一,采用自编码网络结构提取深度图像特征,步骤二,鲁棒核哈希机制作为检索机制,步骤三,联合自编码网络和鲁棒核哈希实现图像检索完成检索过程,本发明提出使用自编码网络提取完备的图像特征,并且图像不需要人为标签,对于不同的数据集均有很好的学习能力和表达能力,对于大规模数据集效果更好。同时提出使用鲁棒核哈希(Robust Hashwith Kernels,RSH)检索机制,提高了KSH方法的鲁棒性,并降低了检索过程中的计算量,最终联合自编码网络和鲁棒核哈希的图像检索算法,提高了检索精度并极大降低了存储空间和计算复杂度。

    一种医用激光防感染的手术室集针装置

    公开(公告)号:CN117918914A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410270622.X

    申请日:2024-03-11

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明涉及手术室设备技术领域,尤其是一种医用激光防感染的手术室集针装置,包括,收纳组件,包括吸盘底座、设置在所述吸盘底座顶端的固定杆,所述固定杆的侧部设置有斜撑杆,且所述固定杆的顶端安装有展开件;消毒组件,包括高温消毒桶、设置在所述高温消毒桶内的硅胶垫,所述硅胶垫的侧壁铺设有用于吸附手术针的磁吸布,所述固定杆的顶端设置有杀菌件,通过弧形板将手术针收纳然后在消毒箱中消毒,能够有效的在使用的过程中边消毒,当还需要使用时向上拉伸旋转把手即可,从而使得手术针消毒效果较好,降低了感染风险。

    复杂背景下的钢板角点检测方法及系统

    公开(公告)号:CN112767359B

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202110080994.2

    申请日:2021-01-21

    Abstract: 本发明公开了一种复杂背景下的钢板角点检测方法及系统,包括以下步骤:1、获取钢板图像并提取图像中的标记点;2、对图像进行矫正;3、提取感兴趣区域;4、进行边缘检测;5、对钢板四条边分别进行采样和拟合;6、对检测结果进行判定。现有的角点检测方法在钢板边缘轮廓不连续、不整齐、顶点有残缺、噪声干扰多的情况下存在可靠性和鲁棒性差以及计算复杂度高的问题。本发明提出的方法解决了上述问题,本发明的方法可靠性高、鲁棒性强、对计算机运算能力要求低,非常适合在钢板加工的工业场景中完成角点检测任务。

    一种锂电池的温度预测方法、系统、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115438588B

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202211198217.9

    申请日:2022-09-29

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种锂电池的温度预测方法、系统、设备及存储介质,本方法可以根据实际情况选取少量真实温度数据或者不需要使用真实温度数据以及不需要计算数据损失函数,主要利用热方程损失函数所携带的物理信息或者利用热方程损失函数所携带的物理信息结合少量真实温度数据对神经网络模型进行训练。相比数值计算方法和数据驱动方法,本方法不仅在预测准确度上能够达到更优的效果,而且能够使训练成本进一步下降,学习到的解是来自实际物理约束,且不需要进行方程离散化和网格化,可迁移性好,运行速度快,更容易进行目标温度方程的修改。

    一种透明物体图像分割方法及系统

    公开(公告)号:CN115082675A

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202210633162.3

    申请日:2022-06-07

    Applicant: 中南大学

    Inventor: 胡泊 王勇 邹逸群

    Abstract: 本发明公开了一种透明物体图像分割方法,包括以下步骤:S1:建立含有高分辨率分支和低分辨率分支的双分辨率特征提取模块,得到高分辨率特征图和多尺度融合的低分辨特征图;S2:利用差分边界注意力模块对S1中提取到的不同维度的特征图分别进行差分卷积和空间注意力操作,提取多尺度的边缘特征图并进行融合;S3:利用区域注意力模块对高分辨率特征图和多尺度融合的低分辨特征图进行类别层面的上下文关系建模,得到像素‑区域增强特征图;融合高分辨率特征图、多尺度的边缘特征图和像素‑区域增强特征图,经过特征降维后得到最终的透明物体分割结果,有效解决透明物体因环境、遮挡等因素造成语义信息缺失的情况。

    一种基于降维机制的脑电信号特征优选方法

    公开(公告)号:CN110018739B

    公开(公告)日:2021-06-18

    申请号:CN201910178384.9

    申请日:2019-03-11

    Inventor: 王勇 王欣 谭平

    Abstract: 本发明公开了一种基于降维机制的脑电信号特征优选方法,采集原始脑电信号数据;对原始脑电信号数据进行预处理;对预处理后的脑电信号数据进行特征提取;对获取的特征集进行特征选择,获取最优特征子集;将所选最优特征子集送入支持向量机SVM中进行脑电思维分类,作为不同控制信号输出,从而实现对外部设备的控制。本发明可以减少搜索空间的维度,并且可以同时保留重要特征。

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