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公开(公告)号：CN119886978A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510381782.6
申请日：2025-03-28
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种储能系统可持续性效率评估方法、装置、设备、介质及程序产品，该方法包括：从储能系统的可持续性评估维度中筛选出多个评估指标，评估指标包括投入指标和产出指标，产出指标包括期望产出指标和非期望产出指标，可持续性评估维度包括技术维度、经济维度、环境维度和社会维度，基于各评估指标的计算模型获取各评估指标的初始指标参数，对初始指标参数进行归一化处理，获得目标指标参数，基于非期望产出指标对预构建的原始评价模型进行调整，获得可持续性效率评估模型，将目标指标参数输入至可持续性效率评估模型，从而实现从多个可持续性维度中筛选出评估指标对储能系统进行可持续效率评估，有效地提升储能系统的效率评估准确性。
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公开(公告)号：CN119047351B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411551398.8
申请日：2024-11-01
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于风速风向图的PM2.5浓度预测方法及系统。其中，方法包括通过变分模态分解（VMD）技术抑制PM2.5时序数据的噪声，将数据分解为多个分量，同时结合风速风向等气象数据和节点的地理位置数据构建风速风向图注意力网络（GAT）预测节点下一时间段的风速风向，并通过风速风向修正基于地理距离的注意力权重，形成动态更新的GAT网络边权重，形成GAT网络的输出，最后通过长短期记忆网络模型（LSTM）捕捉污染物变动的时间关系，构建基于风速风向图修正的双重图注意力网络VMD‑TGAT‑LSTM模型，将信号处理方式与时空神经网络模型融合，从而实现更为精确的PM2.5扩散识别预测。
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公开(公告)号：CN119322530A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411867895.9
申请日：2024-12-18
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/60 , G05D1/622 , G05B13/04 , G05B17/00 , G06F30/27 , G06F30/15 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种精度保持与泛化能力增强的无人机控制方法及系统。其中，方法包括获取无人机搭载的多种传感器所采集的多模态数据；基于多模态数据，构建强化学习模型，生成仿真环境中的动作策略；根据环境变化实时更新所述多模态数据，并更新所述动作策略；将所述动作策略由仿真环境迁移至现实环境中，并利用评估数据对迁移后的动作策略进行调整，利用调整后的动作策略，生成现实环境中的无人机动作序列，可在保持无人机控制系统精度的同时，提高无人机控制系统的泛化性。
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公开(公告)号：CN119273010A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411786703.1
申请日：2024-12-06
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/063 , G06N3/0442 , G06F18/21 , G06F18/2433 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种基于长短期循环网络的碳足迹预测方法及系统。方法包括获取全样本碳足迹数据；使用传统的LSTM模型对全样本碳足迹数据进行预测，获取预测异常时LSTM模型异常时点上的样本；对异常时点上的样本进行贴标签操作，并使用逻辑回归方法对贴标签后的异常时点上的样本进行特征提取，提取对LSTM模型异常产生影响的特征，构建特异性特征集；基于特异性特征集构建一阶段碳预测模型；并使用LSTM模型对一阶段碳预测模型的残差进行再学习，将再学习后的模型确定为二阶段碳预测模型；将一阶段碳预测模型和二阶段碳预测模型叠加，获得碳足迹预测模型；利用碳足迹预测模型进行碳足迹预测。本发明方案可提高碳足迹预测的准确性。
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公开(公告)号：CN119250362A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411365158.9
申请日：2024-09-29
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/0635 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F30/20 , G06F18/25 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及电气系统评估技术领域，具体涉及极端天气下新型电力系统的韧性评估方法，包括构建数字孪生模型，实时收集数据，对多源数据进行融合处理，识别电力系统在极端天气下的潜在风险，确定系统脆弱性，构建极端天气场景，模拟未来可能发生的天气事件，预测极端天气的发生概率和影响范围，分析系统脆弱性，识别关键节点和易损设备，定义并计算韧性指标，优化运行策略，极端天气发生时，执行应急预案，评估预案执行效果，通过反馈不断优化预案；本发明，显著提升了电力系统在极端天气下的动态响应能力和韧性评估的精准度，实时反映电力系统的实际运行状态，数字孪生技术能够动态调整模型参数，模拟系统在变化条件下的真实反应。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119229262A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411731452.7
申请日：2024-11-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别技术的文博图像处理方法及系统。方法包括对所述原始文博图像进行初步预处理操作，获得第一图像；使用基于深度学习的VGG16‑Unet文博图像预处理模型对所述第一图像进行噪声识别和去除操作，获得第二图像；使用基于RT‑DETR模型的文博图像分割模型对所述第二图像进行分割处理，获得包含目标信息的第三图像；使用基于改进后ResNet‑101的文博图像目标信息提取模型对所述第三图像进行目标信息的识别，确定所述原始文博图像中所包含的目标信息。本发明方案不仅提高了文博图像的清晰度，还大幅提升了目标信息分割与识别的准确性，适用于文物保护、数字化存档及学术研究等多种应用场景。
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公开(公告)号：CN118915143A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411406042.5
申请日：2024-10-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时空图神经网络的矿山微震预警方法、装置及设备，涉及图神经网络技术领域。通过将矿山各区域描述成一个节点网络，互相链接形成一个相关联的图，探讨各节点之间基于微震事件影响的相关关系。基于不同时刻发生的微震事件，形成基于时、空、强信息的三因子权重，并经过GAT的注意力权重更新，使用多头注意力机制，得到最终节点之间边的权重，经过时空图神经网络的处理，预测出每个节点下一时间段发生的微震次数、平均能量和最大能量，对矿山开采可能出现的安全事故进行预警。通过上述方式捕捉微震事件与地质结构间的关联性，实时动态更新权重，具有较好的泛化性能及动态更新能力，从而提高了预测的准确性与时效性。
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公开(公告)号：CN118333637B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410756522.8
申请日：2024-06-13
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q30/014 , G06Q10/0637
Abstract: 本发明涉及一种基于主题模型的产品召回预测方法及系统，方法包括：获取投诉数据和产品召回数据；对投诉数据进行处理，得到待分析语料库；对待分析语料库中的每一条投诉根据投诉品牌对应赋予产品召回标签；训练待分析语料库，根据困惑度和主题解释性确定主题数；提取投诉数据中元数据并进行相应的预处理；构建基于缺陷投诉元数据的监督型段落主题模型，并预置先验参数；利用改进的随机期望最大化算法对监督型段落主题模型的隐变量进行推断，得到缺陷主题分布，并为待分析语料库中所有单词分配稳定的主题；根据缺陷主题分布预测产品召回的概率，并判断产品召回是否发生。有助于决策者制定召回策略，帮助企业规避召回风险。
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公开(公告)号：CN118245951B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410620917.5
申请日：2024-05-20
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2433 , G06Q40/04
Abstract: 本申请适用于异常识别技术领域，提供了一种元宇宙系统的异常事件识别方法、装置、设备及介质，该方法包括：对用户账号的交易频率、交易金额、交易对象数量进行监测，确定出第一异常用户账号；获取与第一异常用户账号进行交易的目标用户账号，确定出第二异常用户账号；获取第一异常用户账号的交易日志以及第二异常用户账号的交易日志；对弱绑定代币的代币流通信息进行监测得到多个代币监测值；对价格锚定物的物品流通信息进行监测得到多个锚定物监测值；基于交易日志、代币监测值和锚定物监测值判断元宇宙系统在当前时间段是否存在异常事件。本申请的方法能够降低元宇宙系统的管理难度，进而保证元宇宙系统的秩序平衡，提高用户体验。
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公开(公告)号：CN118467643A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410926471.9
申请日：2024-07-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请适用于数据共享技术领域，提供了一种基于区块链的数据共享方法，该方法包括：根据已有共享数据对新数据进行调整得到新共享数据；根据新共享数据计算稀缺性分数和敏感性分数，并根据已有共享数据计算稀缺性分数和敏感性分数；基于新共享数据的稀缺性分数和敏感性分数、已有共享数据的稀缺性分数和敏感性分数进行聚类，得到目标聚类簇；确定出目标聚类簇的基准共享数据，并基于基准共享数据的稀缺性分数和敏感性分数计算得到新共享数据的相对贡献系数；基于相对贡献系数确定额外时长等级，并根据额外时长等级计算访问权限时长；根据访问权限时长，对用户节点访问已有共享数据的时长进行控制。本申请的方法能够提高共享数据的质量。
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