公开(公告)号：CN114462688A

公开(公告)日：2022-05-10

申请号：CN202210046208.1

申请日：2022-01-11

Applicant: 湖南大学

Inventor： 陈启民 ,  郭江浩 ,  周军海 ,  林亚平 ,  厉平安

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于LSTM模型和动态阈值确定算法的爆管检测方法。其发明内容主要包括：(1)基于LSTM神经网络的管网供水预测模型；(2)基于动态误差阈值确定算法的爆管判定方法。基于目前城市管网中传感器采集的管网数据，使用双向LSTM神经网络构建城市管网供水情况预测模型对管网未来一段时间内正常供水情况做出预测，并引入学习率退火算法优化模型性能；引入基于无监督的动态误差阈值确定算法计算误差阈值，将预测数据和真实采集数据之间的误差与阈值进行比较，判定管网中是否发生爆管事件。本发明提出一种基于LSTM网络和动态阈值确定算法的爆管检测方法，在对管网供水情况进行预测中具有优越的预测性能以及能够有效的降低爆管检测的误报率，在城市供水管网爆管检测方面具有实际应用价值。

公开(公告)号：CN113225260A

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN202110463355.4

申请日：2021-04-25

Applicant: 湖南大学

Inventor： 周军海 ,  吴海涵 ,  秦拯

IPC: H04L12/751 ,  H04W40/24 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明设计了一种基于机器学习的混合聚类机会路由实现方法。其发明内容主要包括：(1)基于混合聚类算法的热点位置估计模型；(2)基于DBSCAN算法的子社区划分；(3)基于消息状态的冗余副本清除机制；(4)基于节点多社区属性及中心度的消息转发策略。本发明从节点的社会性、规律性等角度出发，构建热点位置估计模型来计算节点的热点位置，并对热点位置进行聚类得到簇，一个节点由于拥有多个热点位置，可能同属于多个簇，即多个社区。在消息传递过程中，本发明充分利用节点的多社区特性以及中心度来决策下一跳路由，同时设定冗余副本清除机制来减少消息的无效传递，避免资源浪费。

公开(公告)号：CN108182973A

公开(公告)日：2018-06-19

申请号：CN201711470705.X

申请日：2017-12-29

Applicant: 湖南大学

Inventor： 刘路 ,  秦拯 ,  周军海 ,  张吉昕 ,  尹辉

IPC: G16H50/20 ,  G06N5/02

Abstract: 本发明提供了一种基于知识图谱推理的智能诊断技术。所述技术是基于知识图谱，知识图谱的内容包括症状、疾病、部位、药品、科室、人群六个实体，以及实体之间的关联关系，并且疾病与症状之间的关系是一种量化关系。在用户选择性别和相关的症状后，首先通过性别过滤掉不可能的疾病，然后基于算法推测用户可能的疾病，再根据疾病推荐相关的药品信息。该算法主要提出了症状纯度和疾病信息熵的计算方法。能有效的解决传统的基于规则的推理技术难以准确灵活进行诊断的问题，以及在对用户基本属性了解不全的情况下，实现疾病的智能诊断。