-
公开(公告)号：CN115934970A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310166988.8
申请日：2023-02-27
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F16/33 , G06F16/34
Abstract: 本申请适用于知识图谱技术领域，提供了一种基于多视图可视化的交互式实体对齐方法。通过将三元组信息输入实体对齐模型，得到源实体对应的候选对齐实体；针对每个源实体和候选对齐实体，分别绘制结构比较视图、邻域比较视图和词云比较视图；基于图编辑距离算法，在节点替换开销矩阵中引入对齐特征，并将候选对齐实体的替换开销置零，得到结构相似度量；利用样本相似度算法对邻域比较视图进行计算，得到邻域相似度量；利用集合匹配算法对词云比较视图进行计算，得到词云相似度量；根据上述三个相似度量，计算融合相似度量；根据结构比较视图、邻域比较视图、词云比较视图以及融合相似度量，进行实体对齐。本申请能够能提高实体对齐的准确性。
-
公开(公告)号：CN109389172B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201811183704.1
申请日：2018-10-11
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于无参数网格的无线电信号数据聚类方法，根据无线电信号数据集中的数据个数及该批数据的采集时长，计算网格划分值k，将信号数据的中心频率维度划分为k个等长但不相交的网格单元，根据每个信号数据的中心频率值，将其划分至对应的网格单元，并且统计每个网格单元的密度，计算密度阈值，并依据密度阈值对网格单元进行划分，检测相邻的高密网格单元，并将其连接形成聚类；从边界网格单元中提取聚类边界点，并根据边界处理方法将其放至所属聚类。该方法基于无线电信号的数据特征，自动计算网格划分值和密度阈值两个参数，在网格聚类算法高效性的基础上提升了该算法对无线电信号数据聚类的准确性，且减少了分析人员的分析负担。
-
公开(公告)号：CN105897488A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610419842.X
申请日：2016-06-13
Applicant: 中南大学
IPC: H04L12/24 , H04B17/309 , H04B17/318
CPC classification number: H04L41/22 , H04B17/309 , H04B17/318
Abstract: 本发明提供了一种无线电信号数据的可视化方法，步骤1：获取从频谱数据和原始电平采样数据中提取的无线电信号数据；步骤2：绘制频率‐带宽散点图；步骤3：使用聚类算法对无线电信号数据进行聚类；步骤4：划分时间片；步骤5：对每个聚类计算每个时间片的平均中心频率、平均带宽、平均信噪比和平均信号强度；步骤:6：绘制信号流图。利用信号流图有效编码无线电信号的多种特征，将时频上较离散的信号数据的多种重要特征平滑地展示出来，更好的展现无线电信号的多特征时变模式，加快分析人员对无线电信号时变模式的宏观感知效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109447163A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811296013.2
申请日：2018-11-01
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种面向雷达信号数据的移动对象检测方法，步骤为：1)根据信息熵原理计算每个维度的信息熵，选择信息熵较大的维度进行后续聚类；2)通过k-距离方法计算DBScan的聚类参数；3)基于选取的聚类特征和计算出的聚类参数对信号数据进行聚类；4)基于ARIMA方法对信号的方向角时序信息进行异常检测，为每个聚类建立候选异常点集合；5)根据步骤4)检测出的候选异常点集合，对聚类中的元素进行调整或对信号的方向角数据进行调整。本发明根据聚类及异常检测理论从信号数据和方向数据两个方面对雷达信号中潜藏的移动对象(飞机、船只)进行了检测及修正，为后续移动对象行为模式的分析打下坚实基础。
-
公开(公告)号：CN105897488B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201610419842.X
申请日：2016-06-13
Applicant: 中南大学
IPC: H04L12/24 , H04B17/309 , H04B17/318
Abstract: 本发明提供了一种无线电信号数据的可视化方法，步骤1：获取从频谱数据和原始电平采样数据中提取的无线电信号数据；步骤2：绘制频率‐带宽散点图；步骤3：使用聚类算法对无线电信号数据进行聚类；步骤4：划分时间片；步骤5：对每个聚类计算每个时间片的平均中心频率、平均带宽、平均信噪比和平均信号强度；步骤:6：绘制信号流图。利用信号流图有效编码无线电信号的多种特征，将时频上较离散的信号数据的多种重要特征平滑地展示出来，更好的展现无线电信号的多特征时变模式，加快分析人员对无线电信号时变模式的宏观感知效率。
-
公开(公告)号：CN109389172A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811183704.1
申请日：2018-10-11
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于无参数网格的无线电信号数据聚类方法，根据无线电信号数据集中的数据个数及该批数据的采集时长，计算网格划分值k，将信号数据的中心频率维度划分为k个等长但不相交的网格单元，根据每个信号数据的中心频率值，将其划分至对应的网格单元，并且统计每个网格单元的密度，计算密度阈值，并依据密度阈值对网格单元进行划分，检测相邻的高密网格单元，并将其连接形成聚类；从边界网格单元中提取聚类边界点，并根据边界处理方法将其放至所属聚类。该方法基于无线电信号的数据特征，自动计算网格划分值和密度阈值两个参数，在网格聚类算法高效性的基础上提升了该算法对无线电信号数据聚类的准确性，且减少了分析人员的分析负担。
-
公开(公告)号：CN115934970B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310166988.8
申请日：2023-02-27
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F16/33 , G06F16/34
Abstract: 本申请适用于知识图谱技术领域，提供了一种基于多视图可视化的交互式实体对齐方法。通过将三元组信息输入实体对齐模型，得到源实体对应的候选对齐实体；针对每个源实体和候选对齐实体，分别绘制结构比较视图、邻域比较视图和词云比较视图；基于图编辑距离算法，在节点替换开销矩阵中引入对齐特征，并将候选对齐实体的替换开销置零，得到结构相似度量；利用样本相似度算法对邻域比较视图进行计算，得到邻域相似度量；利用集合匹配算法对词云比较视图进行计算，得到词云相似度量；根据上述三个相似度量，计算融合相似度量；根据结构比较视图、邻域比较视图、词云比较视图以及融合相似度量，进行实体对齐。本申请能够能提高实体对齐的准确性。
-
公开(公告)号：CN109447163B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201811296013.2
申请日：2018-11-01
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种面向雷达信号数据的移动对象检测方法，步骤为：1)根据信息熵原理计算每个维度的信息熵，选择信息熵较大的维度进行后续聚类；2)通过k‑距离方法计算DBScan的聚类参数；3)基于选取的聚类特征和计算出的聚类参数对信号数据进行聚类；4)基于ARIMA方法对信号的方向角时序信息进行异常检测，为每个聚类建立候选异常点集合；5)根据步骤4)检测出的候选异常点集合，对聚类中的元素进行调整或对信号的方向角数据进行调整。本发明根据聚类及异常检测理论从信号数据和方向数据两个方面对雷达信号中潜藏的移动对象(飞机、船只)进行了检测及修正，为后续移动对象行为模式的分析打下坚实基础。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.031 seconds)
