-
公开(公告)号:CN104616200B
公开(公告)日:2017-10-10
申请号:CN201510072839.0
申请日:2015-02-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于节点特性的在线社会网络影响力最大化初始节点选取方法。首先在网络中,基于用户活跃度、用户敏感度和用户亲密度三方面因素,对节点特性进行评价,并以此为依据对节点之间的信用值进行重新定义和分配,节点之间的信用值大小体现节点之间的影响力,如果两个相邻节点相继执行相同的行为,则认为后者被前者影响,为前者分配信用,之后我们结合网络结构和用户行为日志,计算网络中任意两节点之间的信用值大小,并通过贪心算法,递归选取边际收益最大的节点组成影响力最大化初始节点集合。本发明改进了以往仅依据节点度值评价节点影响力规则的弊端,减少了运算时间和内存消耗,能更真实有效地描述并预测影响力的传播过程。
-
公开(公告)号:CN104537126A
公开(公告)日:2015-04-22
申请号:CN201510046401.5
申请日:2015-01-29
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30705
Abstract: 本发明提供一种基于边图随机游走的重叠社区发现方法,主要包括以下步骤:1)根据网络中成员的关系,构建一个相互连接的无向图G,由图G的关联矩阵B可得到有权边图LG的权值矩阵H,有权边图LG中的节点为初始无向图G中的边。2)在有权边图LG上进行长度为T的随机游走,初始转移概率矩阵P根据权值矩阵H得到,无向图G中边之间的相似度为T步内转移概率之和,再将相似度转化为距离,聚类产生边社区。3)定义节点受到边社区的吸引度,找出边社区之间的边缘节点,根据吸引度的阈值δ可对边缘节点划分,最后检测到允许节点重叠的社区。本发明方法简单易行,并且通过调整阈值δ能发现不同重叠程度的社区。
-
公开(公告)号:CN119846531A
公开(公告)日:2025-04-18
申请号:CN202411778480.4
申请日:2024-12-05
Applicant: 国网湖北省电力有限公司孝感供电公司 , 中南大学
IPC: G01R35/02
Abstract: 本发明涉及电压互感器故障诊断的技术领域,特别是涉及一种电压互感器的故障诊断方法,包括以下步骤:数据获取、数据预处理、特征选择、故障分类、模型评估和实际应用;其通过采用基于混合驱动的预测性维护方法,对短时傅里叶变换、最大信息系数、卷积神经网络和长短期记忆网络进行有效组合,实现对电压互感器的电容器击穿故障、匝间短路故障、铁磁共振故障以及油泄露故障的故障诊断,并且在数据预处理阶段,通过离散的时间模型公式计算出模拟的三相电压信号,从一定程度上代替真实的三相电压信号,并且在生成的数据上制造异常点,解决三相电压信号数据较少的问题,提高诊断精准度。
-
公开(公告)号:CN119760628A
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202411791072.2
申请日:2024-12-06
Applicant: 国网湖北省电力有限公司孝感供电公司 , 中南大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/213 , G06N20/10 , G06N5/01 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及断路器状态判别的技术领域,特别是涉及一种改进D‑S证据理论的断路器状态判别方法和系统,包括以下步骤:收集数据并提取特征、将电流特征数据用于支持向量机模型训练、将振动特征数据用于决策树模型训练、蚁群算法确定D‑S证据理论的基本概率分配、将两个模型进行D‑S证据理论融合和对融合后的模型进行测试并验证效果;其通过获取电流信号和振动信号,方便对多类数据进行分析判别,蚁群算法确定D‑S证据理论的基本概率分配提升证据融合的准确性,通过D‑S证据理论对基于支持向量机的断路器状态判别模型和基于决策树的断路器状态判别模型进行融合,合理地融合不同模型的输出,根据它们的准确性和置信度,生成更可信的综合结果,提高系统的准确性。
-
公开(公告)号:CN114760585B
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202210403441.0
申请日:2022-04-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种车辆群智感知激励方法、系统及设备,属于计算技术领域,具体包括:群智感知平台发布任务集合;根据参与者提交的单位任务成本和参与者属性计算任务成本;平台根据参与者选择函数对参与者和对应的感知任务进行选择,每次选择参与者选择函数值最大的参与者和对应的感知任务,直到所有任务都被选择或者预算用完;当参与者完成平台分配的感知任务时,将感知数据提交给平台;平台根据任务成本和概率高估系数计算参与者报酬;根据参与者的累计收入给参与者结算额外奖励,在参与者的累计收入达到收入参照点系数时,给参与者结算额外奖励。通过本公开的方案,提高了参与者的总效用和激励效果。
-
公开(公告)号:CN117852827A
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202410037534.5
申请日:2024-01-10
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F18/213 , G06N20/20 , G06F18/24
Abstract: 本发明提供了一种基于长短期预测的群智感知资源分配方法及相关设备,包括:对参与者进行预测分类,得到长短期参与者;根据短期参与者完成任务时资源变化量的绝对值与感知变化量的相对值之间的关系,设置前景因子和表现因子;将表现因子与短期参与者收集数据时的资源消耗量、资源补充量进行结合,得到短期参与者评估因子;根据评估因子和前景因子确定短期参与者的最优参与时长;根据长期参与者对任务资源的需求程度确定群智感知平台的最优资源分配目标,并对最优资源分配目标进行求解,得到群智感知平台的资源分配策略,进而得到资源分配结果;在资源有限、参与者数量有限的情况下,提高了群智感知任务覆盖率的同时提高了群智感知服务的质量。
-
公开(公告)号:CN115633381A
公开(公告)日:2023-01-20
申请号:CN202211497603.8
申请日:2022-11-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请适用于流量卸载技术领域,提供了一种流量卸载中用户设备通信半径的控制方法,包括:向基站覆盖范围内的用户设备发布第轮卸载任务;确定用户设备完成卸载任务的预期成功参数值,降低卸载任务的成功参数值;确定用户设备完成卸载任务的决策参照指标值;确定用户设备对卸载任务进行决策的累计评估值;按照决策参照指标值最大化原则,计算用户设备实际在完成卸载任务时的通信半径,控制用户设备以该通信半径完成卸载任务。本申请能扩大用户设备的通信半径。
-
公开(公告)号:CN114742531A
公开(公告)日:2022-07-12
申请号:CN202210404981.0
申请日:2022-04-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于确定效应的感知用户长期参与率提高方法及系统,属于计算技术领域,具体包括:将全部待完成任务分为长时任务和短时任务;根据确定效应设计报酬方案;平台依据任务选择算法选择出获胜者,并将任务与参与者进行匹配;选择短时任务的参与者更新其风险系数;在每一轮任务完成后判断参与者得累积参与任务时长是否达到了累计参与时间阈值;在每一轮结束后更新每一个参与者的损失值大小、新进入参与者的额外奖金额大小、所有参与者的损失系数和所有参与者的累积参与时间;计算每个参与者的退出收益存量,并根据退出收益存量计算每个参与者的继续参与概率。通过本公开的方案,提高了激励效果、平台效用和长期参与率。
-
公开(公告)号:CN111260417A
公开(公告)日:2020-06-09
申请号:CN202010093104.7
申请日:2020-02-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于损失厌恶和锚定效应的群智感知系统激励方法、设备及存储介质,通过引入损失厌恶理论,利用求助者节点的损失厌恶设置补偿,弥补参与者感知成本时带来的损失,并且吸引求助者在失败后继续寻找新任务,减少求助者的退出,从而提高平台的合作率;其次,引入锚定效应,通过设置参照点,激励闲置节点成为帮助节点,帮助求助者节点完成那些已经执行过而没有执行完的任务,提高任务完成率。
-
公开(公告)号:CN109636484A
公开(公告)日:2019-04-16
申请号:CN201811595431.1
申请日:2018-12-25
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q30/02
CPC classification number: G06Q30/0208
Abstract: 本发明公开了一种基于行为经济学偏好理论的群智感知系统的激励方法,主要包括:将群智感知系统的工作流程抽象为6个步骤:1)平台发布任务;2)用户选择任务;3)决定参与计划;4)平台选择参与用户;5)用户报告感知数据;6)报酬支付;针对平台端,将行为经济学中的情境效应引入任务发布机制,建立群智感知中任务对用户吸引程度的函数,进而提高用户的积极性;针对用户端,通过设计新的报酬支付机制,修正基于传统经济学的效用函数,提高用户的效用;根据行为经济学中关于情景效应以及公平偏好的理论和实验,对新的模型进行参数调试,本发明在一定程度上降低了平台成本,提升了平台端与用户端的收益,从而进一步提高了社会效益。
-
-
-
-
-
-
-
-
-