公开(公告)号：CN113453304B

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202110722452.0

申请日：2021-06-29

Applicant: 中南大学

Inventor： 漆华妹 ,  杨春萌 ,  陈硒 ,  江苏

IPC: H04W40/10 ,  H04W40/20 ,  H04W40/32 ,  H04W80/02 ,  H04W84/18

Abstract: 本发明提供了一种基于虚拟分簇和路径预约的自适应同步MAC协议，包括：步骤1，根据各个节点剩余能量水平和各个节点与基站之间的距离设计基于节点的剩余能量和基站距离的簇头选取机制。本发明将节点的一个调度周期分为路径预约阶段和数据传输阶段，在路径预约阶段发送一个预约同步帧实现对传输路径进行提前预约，在数据传输阶段预约传输路径上的节点开始依次唤醒完成数据传输，在保证节能的前提下实现在一个调度周期传输多跳的目的，减少时延，将数据包进行优先等级划分，根据划分的数据信息量、数据包数量和节点剩余能量水平的优先等级确定退避函数，并计算出对应的退避窗口大小，数据包的优先级越高则退避窗口越小，进而实现网络周期寿命最大化。

公开(公告)号：CN109573059B

公开(公告)日：2022-03-04

申请号：CN201910034970.6

申请日：2019-01-15

Applicant: 中南大学

Inventor： 漆华妹 ,  彭柴扬 ,  江滔 ,  江苏

IPC: B64D17/70 ,  B64D17/80 ,  B64C39/02

Abstract: 本发明提供一种无人机降落伞弹射器，包括放置降落伞的放置托盘、弹射降落伞的弹射组件，以及控制弹射开启及关闭的控制组件，所述弹射组件包括至少两组弹射弹簧，多组所述弹射弹簧沿所述放置托盘的外周布置，且所述弹射弹簧的下端与所述放置托盘连接；所述控制组件设于所述放置托盘的下端。本发明具有占用空间小、重量轻，弹射效果好等优点。

公开(公告)号：CN109484633A

公开(公告)日：2019-03-19

申请号：CN201811361367.0

申请日：2018-11-15

Applicant: 中南大学

Inventor： 漆华妹 ,  彭柴扬 ,  江滔

IPC: B64C27/10 ,  B64C27/20 ,  B64C1/30 ,  B64C1/00

Abstract: 本发明提供了一种可折叠便携式无人机，包括：机体，所述机体为圆柱状结构；共轴反桨模块，设置在所述机体的顶部；涵道收容模块，设置在所述共轴反桨模块下端，包括上下设置的两个涵道收容舱；动力控制模块，设置在所述涵道收容模块下端，包括无人机必要组件；双涵道模块，包括双涵道伸缩模块和双涵道螺旋桨模块，所述双涵道伸缩模块包括设置在所述动力控制模块下端的一拉伸杆舱，所述拉伸杆舱的左右为对称的舱室结构，中间设置有一外侧带齿轮的轴套筒，套设在左右对称的两拉伸杆上，所述双涵道螺旋桨模块包括一对与拉伸杆连接的涵道式螺旋桨和舵机。本发明结构紧凑，占用空间体积小，可以折叠，便于使用和携带。

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

Inventor： 邓晓衡 ,  罗杰 ,  漆华妹 ,  桂劲松

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/50

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。

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

Inventor： 邓晓衡 ,  吴佳祺 ,  漆华妹 ,  钟维坚 ,  陈凌驰

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。

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

Inventor： 邓晓衡 ,  吴佳祺 ,  漆华妹 ,  陈凌驰 ,  黄戎

IPC: G06F17/30 ,  G06F17/27

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。