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公开(公告)号：CN119180562A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411286791.9
申请日：2024-09-13
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/10 , G06F16/215 , G06F16/22 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种环境质量数据管理系统、方法及存储介质，包括：数据采集单元、区块链数据验证单元、数据标记单元、数据访问控制单元和数据共享单元；数据采集单元用于采集环境质量数据，并将采集到的环境质量数据传输至区块链数据验证单元；区块链数据验证单元用于将接收到的环境质量数据记录在区块链的数据区块中，在验证完毕后传输至数据标记单元；数据标记单元用于为接收到的每个环境质量数据生成数据标识符和维护数据标识符的索引，并传输至数据访问控制单元；数据访问控制单元用于管理用户对环境质量数据的访问权限，并将访问控制权限传输至数据共享单元；数据共享单元通过数据共享算法控制环境质量数据进行共享。采用本发明提高了数据共享过程中的效率和安全性。
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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：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：CN118016324A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410073975.0
申请日：2024-01-18
Applicant: 中南大学
IPC: G16H80/00 , G06N5/04 , G06F16/35 , G06F16/332
Abstract: 本发明涉及问答系统技术领域，具体涉及一种基于病历的医疗大模型问答系统，包括以下模块：病历解析模块：设计用于解析和提取患者病历中的信息，包括病症描述、治疗历史、检查结果；问答逻辑构建模块：基于从病历解析模块获取的信息，构建个性化的问答逻辑，利用医学知识库和病例分析算法，生成针对特定患者状况的问答流程；互动优化模块：对用户的查询进行解析，并结合病历解析模块和问答逻辑构建模块的输出，提供回答和建议，所述互动优化模块还负责优化问答过程中的用户体验，确保交流自然流畅；知识更新模块：定期更新医疗知识库,本发明，为患者提供了更加贴合个人状况的医疗建议，显著提升了医疗服务的质量和效果。
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公开(公告)号：CN119180044B
公开(公告)日：2025-02-11
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118035286B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410107144.0
申请日：2024-01-25
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及信息查询技术领域，具体涉及一种基于医疗大模型的信息查询系统，包括以下模块：数据采集模块：负责收集和整理医疗数据；模型训练模块：使用机器学习算法对采集到的数据进行分析和学习，生成用于医疗查询的医疗大模型；查询处理模块：接收用户查询请求，并利用训练好的大模型进行处理，查询处理模块还包括直接查询回应子模块以及预测性查询分析子模块；反馈优化模块：根据用户反馈和系统性能数据调整模型参数，优化查询准确性和响应速度。本发明，当用户进行查询时，系统可以快速地从相应的聚类中检索出最相关的信息，不仅提高了查询结果的相关性，也加快了信息检索的速度。
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公开(公告)号：CN118035286A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410107144.0
申请日：2024-01-25
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及信息查询技术领域，具体涉及一种基于医疗大模型的信息查询系统，包括以下模块：数据采集模块：负责收集和整理医疗数据；模型训练模块：使用机器学习算法对采集到的数据进行分析和学习，生成用于医疗查询的医疗大模型；查询处理模块：接收用户查询请求，并利用训练好的大模型进行处理，查询处理模块还包括直接查询回应子模块以及预测性查询分析子模块；反馈优化模块：根据用户反馈和系统性能数据调整模型参数，优化查询准确性和响应速度。本发明，当用户进行查询时，系统可以快速地从相应的聚类中检索出最相关的信息，不仅提高了查询结果的相关性，也加快了信息检索的速度。
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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：CN119047351A
公开(公告)日：2024-11-29
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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