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公开(公告)号：CN116192650B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202310142106.4
申请日：2023-02-21
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L41/12 , H04L41/147 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于子图特征的链路预测方法，获取待预测网络并进行预处理，得到无方向无权重的待预测网络，从该网络中分别取边构成训练集样本和测试集样本；从样本中每次提取两个目标节点，确定各自对应的一阶邻居节点集合并取并集，得到两个目标节点组成的连边对应的一阶邻域子图；接着提取一阶邻域子图的特征；从样本中再次提取两个目标节点直至训练集样本或测试集样本中的所有目标节点均提取完成，经过同样方式处理，相应得到多个一阶邻域子图特征；最后预设全连接神经网络二分类器并进行训练，将多个一阶邻域子图特征输入至训练后的全连接神经网络二分类器，得出相应链路的预测得分。该方法具有更强的特征提取能力和更少的计算时间。
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公开(公告)号：CN104569581A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510047851.6
申请日：2015-01-30
Applicant: 湖南大学
IPC: G01R23/02
Abstract: 本发明提供了一种电网频率测量的多水平集单周期估计方法：首先对输入的信号进行低通滤波处理，再进行采样；然后设置2个及以上的阈值与正弦周期信号水平相交，并确定每个阈值与正弦曲线2个切线斜率相同的相邻交点和临近这2个交点的信号采样点，若某个阈值的2个交点均与信号采样点重合，则直接计算其基波频率，否则将上述交点附近的信号采样点分别代入Lagrange插值公式，计算该阈值相应的基波频率估计值；最后根据每个阈值与正弦信号交点切线斜率绝对值的大小确定由各阈值获得的多水平集基波频率估计值的权值，利用加权平均法得到最终基波频率估计值。本发明运用多个阈值实现多水平集单周期估计频率，具有实时性好、精度高的优点。
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公开(公告)号：CN116155755B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202310142125.7
申请日：2023-02-21
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/14 , H04L41/12 , G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F18/241 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于线性优化封闭子图编码的链路符号预测方法，获取待预测网络并预处理，得到训练集样本和测试集样本；从训练集样本或测试集样本中任取一条边作为待预测边并提取相应的封闭子图，对封闭子图进行粗粒度加权，得到预加权邻接矩阵，再进行细粒度的线性优化加权，得到三个似然矩阵，对三个似然矩阵进行处理和拼接，得到待预测边对应的向量；遍历训练集样本和测试集样本中的所有边，重复上述方法，相应得到多个向量；将多个向量输入至训练后的全连接神经网络二分类器，经过处理，输出链路符号预测得分，从而得到待预测边的符号预测结果。该方法可以直接、简单地对封闭子图中的节点排序，链路符号预测效果更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104569581B
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201510047851.6
申请日：2015-01-30
Applicant: 湖南大学
IPC: G01R23/02
Abstract: 本发明提供了一种电网频率测量的多水平集单周期估计方法：首先对输入的信号进行低通滤波处理，再进行采样；然后设置2个及以上的阈值与正弦周期信号水平相交，并确定每个阈值与正弦曲线2个切线斜率相同的相邻交点和临近这2个交点的信号采样点，若某个阈值的2个交点均与信号采样点重合，则直接计算其基波频率，否则将上述交点附近的信号采样点分别代入Lagrange插值公式，计算该阈值相应的基波频率估计值；最后根据每个阈值与正弦信号交点切线斜率绝对值的大小确定由各阈值获得的多水平集基波频率估计值的权值，利用加权平均法得到最终基波频率估计值。本发明运用多个阈值实现多水平集单周期估计频率，具有实时性好、精度高的优点。
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公开(公告)号：CN118890083B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411388637.2
申请日：2024-10-08
Applicant: 湖南大学
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种卫星资源失效下的多星在轨协同动态调度方法及系统，涉及多卫星在轨协同调度领域，包括：当卫星发生故障导致卫星资源失效时，将该卫星对应的待观测元任务作为失效任务从原始调度方案中移除；使用未发生故障卫星的卫星资源，对失效任务进行用于重新规划任务的目标访问，将失效任务规划为未发生故障卫星对应的失效待观测元任务，获得新任务集合；根据未发生故障卫星的卫星资源，对新任务集合中的任务使用改进合同网协议动态调整移除失效任务的原始调度方案，获得动态调度方案。本发明能够在遇到突发事件时，对原有方案进行快速调整以保障任务顺利执行。
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公开(公告)号：CN118890083A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411388637.2
申请日：2024-10-08
Applicant: 湖南大学
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种卫星资源失效下的多星在轨协同动态调度方法及系统，涉及多卫星在轨协同调度领域，包括：当卫星发生故障导致卫星资源失效时，将该卫星对应的待观测元任务作为失效任务从原始调度方案中移除；使用未发生故障卫星的卫星资源，对失效任务进行用于重新规划任务的目标访问，将失效任务规划为未发生故障卫星对应的失效待观测元任务，获得新任务集合；根据未发生故障卫星的卫星资源，对新任务集合中的任务使用改进合同网协议动态调整移除失效任务的原始调度方案，获得动态调度方案。本发明能够在遇到突发事件时，对原有方案进行快速调整以保障任务顺利执行。
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公开(公告)号：CN116192650A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310142106.4
申请日：2023-02-21
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L41/12 , H04L41/147 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于子图特征的链路预测方法，获取待预测网络并进行预处理，得到无方向无权重的待预测网络，从该网络中分别取边构成训练集样本和测试集样本；从样本中每次提取两个目标节点，确定各自对应的一阶邻居节点集合并取并集，得到两个目标节点组成的连边对应的一阶邻域子图；接着提取一阶邻域子图的特征；从样本中再次提取两个目标节点直至训练集样本或测试集样本中的所有目标节点均提取完成，经过同样方式处理，相应得到多个一阶邻域子图特征；最后预设全连接神经网络二分类器并进行训练，将多个一阶邻域子图特征输入至训练后的全连接神经网络二分类器，得出相应链路的预测得分。该方法具有更强的特征提取能力和更少的计算时间。
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公开(公告)号：CN116155755A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310142125.7
申请日：2023-02-21
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/14 , H04L41/12 , G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F18/241 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于线性优化封闭子图编码的链路符号预测方法，获取待预测网络并预处理，得到训练集样本和测试集样本；从训练集样本或测试集样本中任取一条边作为待预测边并提取相应的封闭子图，对封闭子图进行粗粒度加权，得到预加权邻接矩阵，再进行细粒度的线性优化加权，得到三个似然矩阵，对三个似然矩阵进行处理和拼接，得到待预测边对应的向量；遍历训练集样本和测试集样本中的所有边，重复上述方法，相应得到多个向量；将多个向量输入至训练后的全连接神经网络二分类器，经过处理，输出链路符号预测得分，从而得到待预测边的符号预测结果。该方法可以直接、简单地对封闭子图中的节点排序，链路符号预测效果更好。
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