公开(公告)号：CN117975273A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410160016.2

申请日：2024-02-04

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 陈睿 ,  李隆瑞 ,  邝祝芳

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开一种叶片病害识别方法、装置、介质及产品，涉及病害识别领域，所述方法包括：获取目标叶片图像；将所述目标叶片图像输入叶片病害识别模型，得到所述目标叶片图像的病害类型；其中，所述叶片病害识别模型是基于SCDenseNet模型构建的；所述SCDenseNet模型为加入自校准卷积网络的DenseNet模型。本发明能提高叶片病害识别的识别准确性和识别效率。

公开(公告)号：CN117641451A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311709823.7

申请日：2023-12-13

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 邝祝芳 ,  冯建 ,  陶佑威

IPC: H04W28/08 ,  H04W4/44 ,  H04W4/46 ,  H04W28/084

Abstract: 本发明提供了一种停车辅助边缘计算中任务卸载方法。主要包括如下步骤：1、生成车辆 的任务Mn的属性构建网络中任务卸载调度，数据量分配以及任务卸载比率分配的数学模型。2、在给定任务属性的情况下，基于深度学习DDPG算法求解步骤1构建的数学模型，对求得的每个任务的效用值f进行求和，得到系统效用值F，通过反复迭代，求解不同卸载调度，数据量分配以及任务卸载比率分配下的系统效用值F'，直到F‑F'＜χ，则退出。应用本发明，解决了移动车辆边缘网络中任务卸载调度、数据量分配和任务卸载比率分配优化问题，有效地提高了网络系统的整体效用。

公开(公告)号：CN111787605B

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN202010451873.X

申请日：2020-05-25

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 邝祝芳 ,  张立邦

IPC: H04W52/26 ,  H04W72/04 ,  H04W72/08 ,  H04W40/22 ,  H04W40/12

Abstract: 本发明公开一种能量获取D2D中继通信异构网络中能效优化方法。主要包括如下步骤：1、构建能量获取D2D中继通信异构网络中能效优化的数学模型。2、根据D2D中继通信数据率公式将问题P1分解为P2和P3两个问题。3、基于凸优化理论求解能效优化的问题P2。4、基于凸优化理论求解能效优化的问题P3。5、基于梯度下降法求解能效优化问题。应用本发明，在保证CU用户QoS的前提下，解决了能量获取D2D中继通信异构网络中信道分配、中继选择、传输时间分配、功率分配的资源分配优化问题，可以最大化系统能量效率。

公开(公告)号：CN111465108B

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN202010145043.4

申请日：2020-03-04

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 邝祝芳 ,  张立邦 ,  谭林 ,  高坚

IPC: H04W72/04 ,  H04W72/08

Abstract: 本发明公开一种能量获取D2D异构网络中频效能效优化方法。主要包括如下步骤：1、构建能量获取D2D异构网络优化频效能效的数学模型。2、化简频效能效优化的能量获取D2D异构网络的数学模型。3、多目标优化问题转化为单目标优化问题。4、基于凸优化理论求解α＞0时的频效能效优化问题。5、基于凸优化理论求解α＝0时的频效能效优化问题。6、基于梯度下降法求解频效能效优化问题。应用本发明，在保证CU用户QoS的前提下，解决了能量获取D2D异构网络中信道分配、传输时间分配、功率分配的优化问题，可以同时最大化系统频谱效率和能量效率。

公开(公告)号：CN111465108A

公开(公告)日：2020-07-28

申请号：CN202010145043.4

申请日：2020-03-04

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 邝祝芳 ,  张立邦 ,  谭林 ,  高坚

IPC: H04W72/04 ,  H04W72/08

Abstract: 本发明公开一种能量获取D2D异构网络中频效能效优化方法。主要包括如下步骤：1、构建能量获取D2D异构网络优化频效能效的数学模型。2、化简频效能效优化的能量获取D2D异构网络的数学模型。3、多目标优化问题转化为单目标优化问题。4、基于凸优化理论求解α＞0时的频效能效优化问题。5、基于凸优化理论求解α＝0时的频效能效优化问题。6、基于梯度下降法求解频效能效优化问题。应用本发明，在保证CU用户QoS的前提下，解决了能量获取D2D异构网络中信道分配、传输时间分配、功率分配的优化问题，可以同时最大化系统频谱效率和能量效率。

公开(公告)号：CN103124406B

公开(公告)日：2015-03-25

申请号：CN201210416574.8

申请日：2012-10-27

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 邝祝芳

IPC: H04L12/701 ,  H04W16/10 ,  H04W40/02

Abstract: 本发明公开一种认知无线Mesh网络中分布式的路由与频谱分配方法，其目标是构造的路径具有高可靠度、低端到端延迟。主要包括如下步骤：1、计算所有CR-Mesh节点的状态信息，以及其可用信道的效用值；2、计算CR-Mesh网关节点到所有CR-Mesh路由器和终端节点的层次；3、计算所有CR-Mesh节点的父亲节点和儿子节点的集合；4、计算所有节点与其儿子节点之间的无线链路预分配某信道之后的权值；5、基于动态规划分布式的构建从源点到目的节点的高可靠、低延迟的路由路径，6、给构造的路由路径中的所有无线链路分配信道。应用本发明，解决了认知无线Mesh网络中以高可靠、低延迟为目标的分布式路由路径构建与频谱分配问题，能达到降低端到端延迟和提高路径稳定度的目的。

公开(公告)号：CN118764869A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410792521.9

申请日：2024-06-19

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 邝祝芳 ,  黄桢淇 ,  陶佑威

IPC: H04W12/122 ,  H04W4/40 ,  H04W4/02 ,  H04W4/029 ,  H04W24/08 ,  H04W28/084 ,  H04W52/02 ,  H04B7/04 ,  H04B17/391 ,  H04L43/0888

Abstract: 本发明提供了一种可重构智能表面辅助无人机边缘计算网络中反窃听能效优化方法。主要包括如下步骤：1.构建以反窃听能效为优化目标的数学模型P1；2.提出迭代求解无人机轨迹与RIS相移的Secure‑DDPG方法；3.计算无人机在每个时隙n产生的飞行能耗，并利用无人机的飞行位置，和基于RIS的通信信道模型，计算无人机与地面移动终端在每个时隙n的吞吐量、非法窃听者与无人机之间的窃听吞吐量，进而计算多个时隙n叠加时的反窃听能效；求解过程中判断无人机是否到达终点，若无人机已到达终点，即SQ＝qF，则输出最终反窃听能效，否则跳转回步骤2。应用本发明，可以有效规划无人机飞行轨迹，准确计算RIS的反射相移，在保证反窃听速率提升的同时，最小化无人机的飞行能耗，进而提升无人机在边缘计算网络中的反窃听能效。

公开(公告)号：CN118612794A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410882509.7

申请日：2024-07-03

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 邝祝芳 ,  曾雄平 ,  王逸宇

IPC: H04W28/08 ,  H04W28/084 ,  H04W4/44 ,  H04W24/02 ,  H04W72/044

Abstract: 本发明提供了一种车辆边缘计算网络中服务缓存和任务卸载的方法。主要包括如下步骤：1、时隙t车辆i产生的计算任务大小Di(t)和所有任务的执行都需要特定的服务程序支持，构建网络中服务缓存，任务卸载与协作，以及计算资源分配的数学模型。2、在给定任务大小和任务相对应的服务程序的情况下，基于深度学习DDQN算法求解步骤1构建的数学模型，求解出系统中所有车辆在整个时隙中的平均执行延迟，得到目标值F，通过反复迭代，求解不同服务缓存决策、卸载与协作决策、以及计算资源分配下的目标值F'，直到F‑F'

公开(公告)号：CN115551016A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211168868.3

申请日：2022-09-25

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 邝祝芳 ,  黎松 ,  赵鹏

IPC: H04W28/08 ,  H04W72/04 ,  G06F30/27 ,  G06N3/08 ,  G06F111/04 ,  G06F111/06 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明提供了一种车辆边缘计算网络中依赖任务的卸载方法。主要包括如下步骤：1、生成任务描述集合i∈φ，φ＝(Di,Ci)，构建网络中任务卸载调度，数据量分配的数学模型。2、在给定数据量分配的情况下，基于深度学习DQN算法求解任务卸载调度，求得目标值E。3、基于求得的卸载调度决策,采用粒子群算法求解数据量分配，求得目标值E'。4、比较目标值E和E'的差值，如果E‑E'＜χ，则退出，否则重复步骤2和步骤3。应用本发明，解决了移动车辆边缘网络中依赖任务卸载调度和数据量分配优化问题，有效地降低了网络中依赖任务的执行能耗。

公开(公告)号：CN114550814A

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN202210153772.3

申请日：2022-02-19

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 邝祝芳 ,  段涛 ,  赵鹏

IPC: G16B15/30 ,  G16B30/10 ,  G16B40/20 ,  G16B50/30 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种miRNA和药物耐药性关联的高效预测方法，主要包括以下步骤：1、下载数据集，得到miRNA、药物的列表，和关联矩阵A；计算miRNA和药物的高斯相互作用属性核相似矩阵GSM、GSD；2、计算miRNA之间的序列相似性矩阵SSM，计算药物之间的化学结构相似性ESD；3、利用GSM和SSM构建miRNA的相似矩阵SM；且利用GSD和ESD构建药物的相似矩阵SD；4、融合A、SM和SD构建一个全局异构网络G；利用倾斜重启随机游走计算扩散特征，并使用奇异值分解降维；5、计算miRNA‑药物对的Hetesim得分；6、结合扩散特征和HeteSim得分得到特征数据集，训练支持向量机分类器去预测miRNA‑药物的关联关系；7、使用10折交叉验证方法进行验证；应用本发明预测miRNA和药物耐药性关联关系的精度高。