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公开(公告)号：CN107895100A
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201710226894.X
申请日：2017-04-06
Applicant: 中南大学 , 湖南省环境监测中心站
Abstract: 本发明公开了一种流域水质综合评价方法及系统，建立水质综合评估分析模型和信度分布函数，将水质指标的监测值转化为各评估等级的置信度；结合证据推理的合成规则和算法，将隶属于同一评估等级的指标进行证据递归合成，计算出各评估等级的概率分布；引入效用理论，实现水质的相互比较。本发明通过建立流域水质综合评估分析模型和信度分布函数，实现了水质监测数据的归一化处理，避免了打分法对源数据信息的损害，使得各指标监测值的处理更加科学精确，更能反映水质状况；采用证据理论的合成规则和证据推理算法，实现了多指标、多评估等级的证据合成，并充分考虑了不确定信息的处理，使得评价结果更符合实际情况。
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公开(公告)号：CN1480885A
公开(公告)日：2004-03-10
申请号：CN03124659.1
申请日：2003-07-16
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/60
Abstract: 本发明涉及一种基于互联网结构的群体智能决策支持系统及其应用方法，该决策支持系统包括局域内部网和/或因特网，在局域内部网的Web服务器和数据库服务器内有以面向对象的决策支持组件构成的决策支持系统生成器，这些决策支持组件包括互联网环境下群体智能决策支持系统所需的类库、对象及其属性和方法，提出决策的应用需求的各应用系统作为应用层，通过开发层的各种开发工具，将生成器组件作为开发资源添加到应用系统中，构成具有群体智能决策支持功能的应用系统，系统在互联网中受到物理设施的支撑。该决策支持系统的应用方法是利用决策支持系统生成器开发各种基于互联网的应用系统，各应用系统作为应用层提出决策的应用需求，借助于开发层的各种开发工具，将决策支持系统生成器组件作为开发资源添加到应用系统中，构成具有群体智能决策支持功能的应用系统，使系统在互联网中物理设施即物理层的支撑下运行。
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公开(公告)号：CN119322530B
公开(公告)日：2025-03-25
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：CN119229262B
公开(公告)日：2025-02-28
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119150046B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411615659.8
申请日：2024-11-13
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/22 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/098 , G06F18/2113 , G06F18/213 , H02J3/00
Abstract: 本申请适用于电力负荷预测技术领域，提供了一种基于联邦学习的园区电力负荷预测方法，包括：客户端对园区的电力负荷数据序列进行EMD分解得到多个IMF分量；计算园区的气象温度序列与IMF分量之间的DTW距离，将DTW距离作为气象温度序列与IMF分量之间的相似度；对多个IMF分量进行排序，得到电力负荷分解分量序列；接收中央服务器下发的全局模型参数，利用电力负荷分解分量序列进行本地训练，将训练后的本地模型参数上传至中央服务器，使中央服务器进行全局参数聚合，将聚合后的全局模型参数下发至客户端，客户端使用新的全局模型参数进行下一轮的本地训练，直至模型收敛。本申请能提升联邦学习框架下的电力负荷预测准确率。
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公开(公告)号：CN119180044A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411680225.6
申请日：2024-11-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请设计污染物评估技术领域，提供了一种基于隐私计算的污染物数据评估方法及相关设备，该方法包括：获取当前评估周期的污染物数据，以及前T‑1个评估周期对数据加密时所使用的哈希密钥，并获取用于对污染物数据进行预处理的环境系统在当前评估周期的多个特征值；基于所有特征值和所有哈希密钥计算当前评估周期的哈希密钥，并利用当前评估周期的哈希密钥对污染物数据进行加密，得到初始加密数据；向初始加密数据中添加随机噪声和加密密钥，得到最终加密数据；将最终加密数据发送给污染物评估设备进行污染物评估。本申请的污染物数据评估方法能够提高污染物数据评估的安全性。
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公开(公告)号：CN118915143B
公开(公告)日：2024-12-06
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：CN118898424B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411390835.2
申请日：2024-10-08
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F16/35 , G06F18/22 , G06F18/2415
Abstract: 本申请涉及企业评估技术领域，提供了一种ESG指标评估方法、设备及介质，该ESG指标评估方法包括：计算文本与二级评估指标之间的相似度并根据相似度确定出关键文本，将所有关键文本划分为无标签文本和标签文本，对无标签文本和标签文本进行均衡采样，得到无标签子集和标签子集；利用编码器对无标签子集进行编码得到无标签数据表征，利用分类器对无标签数据表征进行分类得到预测标签；根据预测标签、真实标签、无标签数据表征构建综合损失函数，基于综合损失函数对编码器进行优化；利用编码器对待评估企业的每个文本集合进行编码得到待评估企业的编码表征；根据编码表征计算ESG指标评估结果。本申请的方法能够提高ESG指标评估的合理性。
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公开(公告)号：CN118798395B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411278271.3
申请日：2024-09-12
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请适用于联邦学习技术领域，提供了一种基于多数据联盟的协同训练方法，该协同训练方法包括任务发起方联盟节点发送协同训练请求；信息计算方联盟节点接收到协同训练请求后，采集每个数据联盟节点的通信信息，计算链路质量，确定协同训练路径；任务发起方联盟节点对自身的原始本地模型进行协同训练，构建本地复合数据集，计算协同训练后的本地模型和原始本地模型的评估分数；若评估分数小于预设分数阈值，则对协同训练后的本地模型进行个性化训练；否则，将协同训练后的本地模型作为最终本地模型。本申请可以在没有集中式高级服务器进行数据聚合的情况下，实现多个数据联盟节点之间的协同训练，提高数据联盟节点中本地模型的准确度。
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