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公开(公告)号：CN112895424B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202110050842.8
申请日：2021-01-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明属于超材料结构技术领域，公开了一种三维负泊松比结构、增材制造方法、3D打印机及应用，各向同性的三维负泊松比结构由多个基础单元体阵列而得。单元体设置有一镂空内凹体和六连接桥；镂空内凹体的八个顶点在三个方向上分别呈现出三角形承接台的形状，六个内凹面中部呈现出方形承接台形状；六个连接桥一端与内凹面中部的方形承接台相连，另一端向镂空内凹体外部伸出。本发明的具有各向高度同性的三维负泊松比结构在各向都高度对称，不会因为方向的不同而呈现出力学性能的差异，具有各向高度同性和良好的多工况抗侵彻性的特点，并且在各个方向上都能表现出负泊松比效应。
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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。
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公开(公告)号：CN107276807A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710474904.1
申请日：2017-06-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于社区动态紧密度的层次化网络社区树剪枝方法，包括以下步骤，首先，获取网络数据；其次，使用聚类算法对网络节点进行社区划分，得到层次化网络社区树结构；再对层次化网络社区树中每个社区，计算该社区内部节点之间连接的边的数量；并划分时间片，计算社区内部节点在各个时间片内连接的边的数量；最后使用信息熵度量社区节点在各个时间片的紧密度的差异性，若该社区的熵值较大，表示社区的紧密度随时间变化程度较小，应该对其进行收缩；否则，判定该社区的紧密度随时间变化程度较大，对其进行展开。本发明实现了将网络中的重要变化信息突出显示出来，更好更有效的展示了动态网络的多特征时变模式。
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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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107276807B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201710474904.1
申请日：2017-06-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于社区动态紧密度的层次化网络社区树剪枝方法，包括以下步骤，首先，获取网络数据；其次，使用聚类算法对网络节点进行社区划分，得到层次化网络社区树结构；再对层次化网络社区树中每个社区，计算该社区内部节点之间连接的边的数量；并划分时间片，计算社区内部节点在各个时间片内连接的边的数量；最后使用信息熵度量社区节点在各个时间片的紧密度的差异性，若该社区的熵值较大，表示社区的紧密度随时间变化程度较小，应该对其进行收缩；否则，判定该社区的紧密度随时间变化程度较大，对其进行展开。本发明实现了将网络中的重要变化信息突出显示出来，更好更有效的展示了动态网络的多特征时变模式。
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公开(公告)号：CN112895424A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110050842.8
申请日：2021-01-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明属于超材料结构技术领域，公开了一种三维负泊松比结构、增材制造方法、3D打印机及应用，各向同性的三维负泊松比结构由多个基础单元体阵列而得。单元体设置有一镂空内凹体和六连接桥；镂空内凹体的八个顶点在三个方向上分别呈现出三角形承接台的形状，六个内凹面中部呈现出方形承接台形状；六个连接桥一端与内凹面中部的方形承接台相连，另一端向镂空内凹体外部伸出。本发明的具有各向高度同性的三维负泊松比结构在各向都高度对称，不会因为方向的不同而呈现出力学性能的差异，具有各向高度同性和良好的多工况抗侵彻性的特点，并且在各个方向上都能表现出负泊松比效应。
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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。
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公开(公告)号：CN107292521A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710495843.7
申请日：2017-06-26
Applicant: 中南大学
CPC classification number: Y02P90/30 , G06Q10/06393 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提供一种连续型辊道窑炉运行态势评估方法，基本步骤如下：1)提取温区性能评估的属性，包括高温、低温、上下温差、温度变化以及温度控制器属性，为每个温区建立多时间维度的评估体系，每个温区的评估体系包括短中长期三个时间维度，各时间维度下设立多个属性作为其评估指标，建立多层次多指标评估模型；2)根据各层评估指标重要性和控制需求指定各个评估指标的权重，构建权重向量；3)根据“由下而上，由部分到整体”的评估方式实现从属性到时间维度到温区再到整个窑炉的态势评估。本发明能够有效地、系统全面地实现复杂的动态系统的评估，指示整个窑炉的运行状态、进度和趋势，对窑炉的烧结效果做出评价。
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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。
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