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公开(公告)号：CN107392253A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710619474.8
申请日：2017-07-26
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6232 , G06K9/6219
Abstract: 本发明公开了一种新型高维数据的二维投影方法，包括建立基于分层次测地距离的数据点相关性度量；建立局部切空间散度度量；建立局部切空间散度-分层次测地距离投影，完成高维数据的二维投影。本发明还提供了一种实现所述新型高维数据的二维投影方法的投影系统。本发明提供的这种新型高维数据的二维投影方法，通过建立分层次测地距离的数据点相关性度量和局部切空间散度度量来进行最终的高维数据的二维投影，因此本发明方法能够有效帮助揭示高维数据中潜在的低维结构。
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公开(公告)号：CN119066178A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411299895.3
申请日：2024-09-18
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/332 , G06F40/30 , G06N5/04 , G06V30/148 , G06V10/82 , G06V30/19
Abstract: 本发明公开了一种用于富文本图像问答的视觉语言大模型训练方法，包括确定视觉语言大模型并获取训练数据集；在训练数据集中选择若干富文本图像数据并获取文本信息和描述信息；采用大语言模型得到带有推理过程的问答数据对；在训练数据集选择若干问答数据对并结问答数据对构建混合训练数据集；设计视觉语言大模型训练的损失函数；采用混合训练数据集，根据损失函数完成对待训练的视觉语言大模型的训练。本发明还公开了一种实现所述用于富文本图像问答的视觉语言大模型训练方法的系统，以及包括了所述用于富文本图像问答的视觉语言大模型训练方法的富文本图像问答方法。本发明能够实现视觉语言大模型的训练，而且可靠性更高，综合性能更好。
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公开(公告)号：CN111428631B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202010208111.7
申请日：2020-03-23
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2321 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种无人机飞控信号可视化识别分选方法，包括获取待分析的无人机飞控信号；对信号进行时频分析、图像去噪并提取信号参数；对信号参数进行聚类分析和时频图重构，从而得到最终的无人机飞控信号可视化识别分选结果。本发明针对反无人机侦查瓶颈问题进行技术设计，使用信号时频分析、图像遗传算法分割去噪、图像连通区域标记特征提取、基于核密度估计的密度峰值聚类分析及时频图像重构等多种算法技术，实现对无人机飞控信号的检测识别，而且实施极为方便，能够有效避免其他侦察手段的不足，可以有效帮助指挥人员及时、准确、直观地进行射频跳频信号分析识别分选，为操作人员对信号性质的研判提供有力支撑。
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公开(公告)号：CN115641537A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211334285.3
申请日：2022-10-28
Applicant: 中南大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/10 , G06V40/16 , G06V40/20 , G06F18/23 , G06Q10/0639 , G06Q50/20 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种教师多模态情感与学生行为相关性的可视分析方法及系统，从知识讲解者和参与者双角度出发，从视频、句子、帧三个层级对教师多模态情感和学生学习行为进行多粒度的可视分析，以帮助用户深入的探索教师的情感表达及其与学生学习行为的潜在关系，进而可以帮助教师选择合适的情感表达以改善自己的授课技巧。
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公开(公告)号：CN113095427B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110441933.4
申请日：2021-04-23
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于用户指导的高维数据分析方法，包括获取原始的高维数据；将原始的高维数据在散点图上进行投影，扩展数据特征空间并对若干数据点在扩展特征空间上的值进行设置；对原始数据特征进行矩阵分解得到原始数据的分解模型；对扩展的特征空间进行填充；结合原始数据特征和扩展的数据特征进行高维数据的可视化分析。本发明还公开了一种包括了所述基于用户指导的高维数据分析方法的人脸数据分析方法。本发明方法能够将用户对有限数据点的知识扩充到所有数据点上，并且能够帮助用户进行高维数据探索的基于用户知识指导，而且可靠性高，实用性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109146518B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201810875899.X
申请日：2018-08-03
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种产品溯源方法。所述方法首先由节点成员向注册节点注册身份信息，其他节点执行智能合约一验证注册信息的真实性；如果真实则将注册信息存储在区块链中等待共识，如果不真实则从节点缓存队列中删除；买卖双方制定智能合约，卖方根据要求填写交易信息并广播到网络中，其他节点执行智能合约验证其交易信息是否满足要求，如果满足要求则存储在区块链中等待共识，如果不满足则从节点缓存队列中删除；经过各个中间商的交易，最后零售商将交易信息打印成二维码供消费者扫描溯源。本发明提供的溯源方式可信度高、真伪性可查，根据交易信息可以逐级溯源，甚至可以溯源到产品的原料，很好的解决了传统产品溯源方式的缺陷。
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公开(公告)号：CN112000897A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010397619.6
申请日：2020-05-12
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9538 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种用于提升节点中心性的链路推荐方法，包括选取待分析的网络并获取对应的网络节点；计算网络节点关于待分析的网络中剩余节点的中心性敏感度，以及网络节点与待分析的网络中剩余节点建立链路的链路代价；对待分析的网络中的网络节点进行推荐度排序；根据推荐度排序结果得到最终的链路推荐方案。本发明还公开了包括了所述用于提升节点中心性的链路推荐方法的用户推荐方法。本发明根据选定的研究节点计算该节点对网络中其他节点的链路代价和中心性敏感度，并根据链路代价和中心性敏感度对备选节点进行排名，并通过多步链路建立方式对链路建立过程进行优化，能给用户推荐能够有效提高研究节点中心性、可靠性高且实用性好的链路。
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公开(公告)号：CN111428631A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010208111.7
申请日：2020-03-23
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机飞控信号可视化识别分选方法，包括获取待分析的无人机飞控信号；对信号进行时频分析、图像去噪并提取信号参数；对信号参数进行聚类分析和时频图重构，从而得到最终的无人机飞控信号可视化识别分选结果。本发明针对反无人机侦查瓶颈问题进行技术设计，使用信号时频分析、图像遗传算法分割去噪、图像连通区域标记特征提取、基于核密度估计的密度峰值聚类分析及时频图像重构等多种算法技术，实现对无人机飞控信号的检测识别，而且实施极为方便，能够有效避免其他侦察手段的不足，可以有效帮助指挥人员及时、准确、直观地进行射频跳频信号分析识别分选，为操作人员对信号性质的研判提供有力支撑。
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公开(公告)号：CN111325346A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010104109.5
申请日：2020-02-20
Applicant: 中南大学
IPC: G06N5/04 , G06F16/901 , G06Q20/40
Abstract: 本发明公开了一种比特币矿池的身份推理方法，包括根据区块链中的交易关系建立交易网络和地址网络；根据矿池产生比特币的传播建立地址对矿池的纯度度量；从交易网络中分离出高纯度自网络并找到高纯度自网络所对应的地址网络作为矿池内部交易网络；对矿池内部交易网络的交易进行分析并对矿池的身份进行推理。本发明还公开了一种实现所述比特币矿池的身份推理方法的推理系统。本发明对区块链中的交易关系的分析和计算，并建立对应的视图模型从而对矿池的身份进行推理；因此本发明能够对比特币矿池的身份进行适当推理，而且可靠性高、实用性好且易于实施。
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公开(公告)号：CN107368599B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201710620143.6
申请日：2017-07-26
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/28 , G06F16/2458 , G06F16/26
Abstract: 本发明一种高维数据的可视化分析方法，包括在原始高维数据上建立局部子空间差‑测地距离投影；建立聚类点簇的映射；建立系列子空间的可视分析视图。本发明还公开了实现所述高维数据的可视化分析方法的分析系统。本发明通过建立局部子空间差‑测地距离投影、聚类点簇的映射和系列子空间的可视分析视图，提出了一系列交互式的可视化分析操作，为可视化子空间聚类和分析提供了可靠的技术基础，能够有效指导和帮助用户对高维数据进行有效分析和探索，在高维数据处理中显著减少了用户试验和错误的次数，减少了数据的冗余度，加强了数据分析过程的可交互性，提高了结果的可靠性。
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