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公开(公告)号：CN109009102A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810909558.X
申请日：2018-08-10
Applicant: 中南大学
IPC: A61B5/0476 , A61B5/00
CPC classification number: A61B5/0476 , A61B5/04012 , A61B5/7235 , A61B5/7271 , A61B5/7275
Abstract: 本发明提供了一种基于脑电图深度学习的辅助诊断方法及系统，用以解决癫痫疾病诊断准确度不高的问题，包括：S10：获取采集的脑电图样本数据，将脑电图样本数据整合至预设规范化模型中，得到规范化脑电图整型数据；S20：根据预设词嵌入模型，将规范化脑电图整型数据转换为词嵌入向量；S30：根据预设深度学习模型对词嵌入向量进行特征提取，并对提取后的特征进行时间标记以及识别诊断；S40：根据时间标记以及识别诊断，输出疾病发作概率，并对疾病发作概率超过预设概率的脑电图样本数据进行区分。本发明通过训练模型对病人的脑电图进行自动诊断，自动识别并标记脑电图中癫痫发作的时间区域，同时给出患病概率，减少临床医生的工作效率，提高诊断效率。
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公开(公告)号：CN115098261B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202210739590.4
申请日：2022-06-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种云服务器资源分配的方法、介质及设备，具体方法包括：建立波动率数据函数模型得到波动率，对所述波动率进行排序，根据排序结果确定负载数据的阈值；基于阈值筛选负载极大值，构建资源块的超阈值极值模型；设计用于评估资源块的负载量的资源分配评估参数；根据Copula理论对构建的资源块的超阈值极值模型的边缘分布进行建模，得到资源块间边缘分布模型；根据资源块间边缘分布模型，设计负载预警机制来调整资源分配评估参数，用于进行资源分配。
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公开(公告)号：CN116582836A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310854782.4
申请日：2023-07-13
Applicant: 中南大学
IPC: H04W4/40 , H04W72/512 , H04W72/54 , G06F9/48 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种任务卸载与资源分配方法、设备、介质和系统，方法为：根据车对地、车对空、车对空间的传输时延，及车对地、车对空、车对空间、车本地的计算时延，建立车载计算任务在车本地执行和卸载到地面、空中、空间执行的时延模型；基于建立的时延模型，同时对通信、计算和频谱资源进行约束，以成功完成车载计算任务数量最大化为目标，建立如下多目标联合优化的混合整数非线性规划问题；采用深度强化学习方法求解上述规划问题，实现任务卸载与资源分配的最优方案。本发明以车辆计算任务卸载决策和网络资源分配的联合优化为目标，求解SAGVN中车辆协同计算卸载机制，实现为车载应用提供泛在的、高质量的计算服务。
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公开(公告)号：CN111259962B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202010051041.9
申请日：2020-01-17
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开一种针对时序社交数据的Sybil账号检测方法，首先通过收集、分析真实社交数据发现Sybil用户和正常用户的社交行为差别。其次，本发明提出了基于求和和基于熵的同一社交用户不同时段的交互特征表示法；通过计算不同社交用户的Wasserstein距离，提出了Wasserstein距离平均值、标准差以及交互特征序列最大值相结合的用户特征表示法。再者，为了预测社交用户是否为Sybil用户，本发明提出运用K‑mean方法作为预测模型并用真实训练集训练模型。最后，面对新用户，本发明首先形式化定义用户社交特征，并用训练好的模型预测其属于哪一类用户。
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公开(公告)号：CN111081379B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201911213020.6
申请日：2019-12-02
Applicant: 中南大学
IPC: G16H50/50 , G16H50/70 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/04 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种疾病概率决策方法及其系统，包括：获取测试生理指标集，训练测试生理指标集得到测试生理指标的潜在信息，获取当前生理指标集，训练测试生理指标集得到当前生理指标的潜在信息；使用softmax分类器，基于测试生理指标的潜在信息以及当前生理指标的潜在信息进行建模得到疾病概率模型；将当前生理指标输入疾病概率模型得到疾病概率。本发明能够通过实时采集的生理指标数据，实时得到慢性病的概率，为医生的决策提供辅助依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115543638B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211524340.5
申请日：2022-12-01
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于不确定性的边缘计算数据收集分析方法、系统及设备，属于数据处理技术领域，具体包括：得到每个基学习器的准确率均值、不确定性和基学习器之间的相关性；确立集成学习模型的最优条件；根据方法使用者设置的不确定性的偏好和最优条件，权衡集成学习模型的准确率和泛化能力，并据此设计不确定性参数；计算出基学习器的最优组合权重，并以此确定最优权重集合；使用基学习器对所有数据进行学习训练，并利用训练得到的集成学习模型进行预测，将预测的结果代入基于最优权重集合的预测结果加权机制中，加权得到最终的数据分析结果。通过本公开的方案，在提高算法准确率和泛化能力的同时，在它们之间达到最优的权衡。
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公开(公告)号：CN115098261A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210739590.4
申请日：2022-06-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种云服务器资源分配的方法、介质及设备，具体方法包括：建立波动率数据函数模型得到波动率，对所述波动率进行排序，根据排序结果确定负载数据的阈值；基于阈值筛选负载极大值，构建资源块的超阈值极值模型；设计用于评估资源块的负载量的资源分配评估参数；根据Copula理论对构建的资源块的超阈值极值模型的边缘分布进行建模，得到资源块间边缘分布模型；根据资源块间边缘分布模型，设计负载预警机制来调整资源分配评估参数，用于进行资源分配。
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公开(公告)号：CN114742577A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210294312.2
申请日：2022-03-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于目标梯度效应的移动群智感知长期用户保留机制，属于计算技术领域，具体包括：步骤1，构建移动群智感知环境，其中，所述移动群智感知环境包括平台和用户集合；步骤2，所述平台为所述用户集合内的所有用户发放目标卡；步骤3，当所述平台发布感知任务后，根据目标梯度函数计算用户获胜因子，并根据获胜者选择标准分配任务，获胜用户完成任务后结算任务报酬并更新其目标卡；步骤4，所述平台根据用户在当前轮的任务申请信息和其对应的目标卡计算失败危险系数并据此对用户进行风险提示校正。通过本公开的方案，在控制成本的情况下，保障群智感知平台中用户的保留率和用户保留机制的长期有效性。
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公开(公告)号：CN112887435A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110395058.0
申请日：2021-04-13
Applicant: 中南大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及移动边缘计算技术领域，尤其涉及一种提高边缘计算中任务卸载合作率的方法。本发明通过在基站建立奖金池，边缘服务器设定偏好因子，收到卸载任务请求后，根据偏好因子按照预设的方法计算预期收益并定价，移动设备根据定价与卸载任务的延迟对边缘服务器进行排序，计算服务器选择因子，同时边缘服务器也可以根据任务选择因子的大小对卸载任务进行选择，任务完成后获得报酬和奖励金，根据奖励金更新奖金池和偏好因子，本发明充分利用边缘服务器的空闲资源，协助负载过重的移动设备卸载任务，降低移动设备的计算成本，提高移动设备的收益，提高边缘计算中任务卸载合作率。
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公开(公告)号：CN111625287B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202010266213.4
申请日：2020-04-07
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于诱饵效应的雾节点任务卸载方法、系统、介质及设备，本发明考虑了诱饵效应对用户的激励作用，建立了能够影响雾节点行为决策的任务发布环境，并向环境中卸载任务提供了任务吸引力值，通过任务发布和任务吸引力值有指向性地引导雾节点决策；通过设置诱饵任务，提高了目标任务的客观吸引力值；在此基础上引入偏好系数，反映雾节点的真实决策行为，诱饵任务的加入提高了部分雾节点主观偏好值，使更多雾节点参与任务阈值得到满足，提高了雾节点的参与数量。同时，相较于对比的机制，本方案不需要提高任务报酬就使更多的任务被选择了，提高了移动设备的总效用，本方案能有更实际和更有效的激励效果。
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