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公开(公告)号：CN111651501B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202010484892.2
申请日：2020-06-01
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种面向地理大数据的空间聚合尺度选择方法，包括：对研究区域进行不同格网大小下的等距离格网划分；生成不同尺度的尺度快照；对不同尺度快照建立点云；对各个尺度快照的点云进行拓扑特征提取；对各个尺度快照进行尺度效应分析，获取关键尺度；根据关键尺度，选择所需的空间聚合尺度。本发明方法引入拓扑分析方法，通过多阶拓扑不变量刻画不同聚合尺度下数据的聚类模式、环状模式以及类间模式，并通过模式的演变量化尺度效应的影响，进而找到尺度突变点来判断合适的研究尺度范围，由此选择的空间聚合尺度更符合实际需求。
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公开(公告)号：CN113704641B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202110994340.0
申请日：2021-08-27
Applicant: 中南大学 , 湖南航天远望科技有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06N3/0455 , G06N3/049 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于拓扑分析的时空大数据潜在结构分析方法，步骤包括：获取时间序列并计算其汉克尔矩阵，并输入自动编码器的编码器，分别作用于每一行以产生相空间的估计值；解码器将 作为输入，用来重构 编码器和解码器通过组合并最小化X和 之差进行训练；自动编码器训练完毕之后，仅使用编码器从训练数据或新的测试数据中生成嵌入，将数据嵌入到所述相空间中；对嵌入后的相空间使用多参数持续同调过程，得到向量或者持续性内核，对向量使用XGBoost分类器进行分类，对持续性内核使用
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公开(公告)号：CN113673619A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110996741.X
申请日：2021-08-27
Applicant: 湖南航天远望科技有限公司 , 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于拓扑分析的地理大数据空间潜模式分析方法，包括步骤：获取城市路网数据，得到街道网络图；使用城市交通网络统计指标、规则度特征和拓扑特征对所述街道网络图进行特征描述；计算拓扑特征之间的基尼系数；使用规则度特征将城市划分为单纯形；使用拓扑映射器作为特征的拓扑结构可视化工具，对单纯形进行识别并转换为由复形，将复形聚类成组；将聚类后的城市与对应城市的经济发展指标相结合进行相关性分析。本发明所提取的结构从整体上反映了各个城市路网的规则性，发现了潜在子结构，结合城市GDP总量信息，发现其结构划分与城市经济水平和地理区位因素相关。
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公开(公告)号：CN111651502B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202010484901.8
申请日：2020-06-01
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/29 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于多子空间模型的城市功能区识别方法，包括以下步骤：获取研究区域内出租车轨迹数据和签到数据；构建面向分区基于到访目的的时序特征矩阵C；输入时序特征矩阵C至稀疏子空间聚类算法，计算获得地理单元和城市功能区的对应关系；获得每个功能区的显著特征地点，进而识别每个功能区的主要功能。本发明方法本发明利用地理大数据提供的人类活动信息，基于多子空间的模型克服现有技术中存在的缺陷，能够更精确地识别城市功能区，并基于子空间的几何性质分析各功能区的独特度与丰度，为城市功能区的管理和发展提供了精细量化的指标指示。
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公开(公告)号：CN116894364A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310891605.3
申请日：2023-07-20
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种高速铁路轨道桥梁系统的震后损伤快速预测方法，包括获取目标对象的结构特征和场地特征数据，明确目标对象的场地类型；构建目标对象的有限元模型；获取原始地震动数据，针对获取的数据进行预处理；确定损伤状态，构建“地震动‑损伤状态”数据集；采用构建的数据集，通过训练并更新深度神经网络模型，构建震后损伤状态预测深度神经网络模型；在实际地震发生后，采用构建的震后损伤状态预测深度神经网络模型，完成高速铁路轨道桥梁系统的震后损伤状态预测；本发明方法选择数据驱动的方式，采用“地震动‑损伤状态”数据集训练深度神经网络模型，进而针对损伤状态实现预测；本发明方法的效率提升、费用降低、操作便捷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113704641A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110994340.0
申请日：2021-08-27
Applicant: 中南大学 , 湖南航天远望科技有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于拓扑分析的时空大数据潜在结构分析方法，步骤包括：获取时间序列并计算其汉克尔矩阵，并输入自动编码器的编码器，分别作用于每一行以产生相空间的估计值；解码器将作为输入，用来重构编码器和解码器通过组合并最小化X和之差进行训练；自动编码器训练完毕之后，仅使用编码器从训练数据或新的测试数据中生成嵌入，将数据嵌入到所述相空间中；对嵌入后的相空间使用多参数持续同调过程，得到向量或者持续性内核，对向量使用XGBoost分类器进行分类，对持续性内核使用内核支持向量机分类。本发明能自动重构时态数据动力学的潜在结构并保留原始相空间中的拓扑结构，同时捕获不同动态的时间序列的模式。
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公开(公告)号：CN113643278A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202111002003.5
申请日：2021-08-30
Applicant: 湖南航天远望科技有限公司 , 中南大学
Abstract: 本发明公开了面向无人机影像目标检测的对抗样本生成方法，包括步骤：无人机垂直拍摄的车辆上的控制点作为基准控制点，在基准控制点的范围内标记掩膜的形状；根据掩膜坐标产生掩膜，并用掩膜初始化通用对抗补丁；利用利用原始图像和目标图像中控制点的对应关系计算投影矩阵，并将通用对抗补丁及其掩膜进行投影变换；利用投影变换将通用对抗补丁和掩膜重定位到车辆的指定区域，得到对抗图像；将对抗图像输入目标检测模型，利用攻击损失函数计算损失值，通过反向传播算法优化通用对抗补丁。本发明能攻击一和二阶段目标检测模型，可对大部分样本进行干扰，利用投影变换模型对对抗补丁进行重定位，保证了对抗补丁在投影变换后的有效性。
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公开(公告)号：CN111651502A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010484901.8
申请日：2020-06-01
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/29 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于多子空间模型的城市功能区识别方法，包括以下步骤：获取研究区域内出租车轨迹数据和签到数据；构建面向分区基于到访目的的时序特征矩阵C；输入时序特征矩阵C至稀疏子空间聚类算法，计算获得地理单元和城市功能区的对应关系；获得每个功能区的显著特征地点，进而识别每个功能区的主要功能。本发明方法本发明利用地理大数据提供的人类活动信息，基于多子空间的模型克服现有技术中存在的缺陷，能够更精确地识别城市功能区，并基于子空间的几何性质分析各功能区的独特度与丰度，为城市功能区的管理和发展提供了精细量化的指标指示。
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公开(公告)号：CN111651501A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010484892.2
申请日：2020-06-01
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种面向地理大数据的空间聚合尺度选择方法，包括：对研究区域进行不同格网大小下的等距离格网划分；生成不同尺度的尺度快照；对不同尺度快照建立点云；对各个尺度快照的点云进行拓扑特征提取；对各个尺度快照进行尺度效应分析，获取关键尺度；根据关键尺度，选择所需的空间聚合尺度。本发明方法引入拓扑分析方法，通过多阶拓扑不变量刻画不同聚合尺度下数据的聚类模式、环状模式以及类间模式，并通过模式的演变量化尺度效应的影响，进而找到尺度突变点来判断合适的研究尺度范围，由此选择的空间聚合尺度更符合实际需求。
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公开(公告)号：CN113673619B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202110996741.X
申请日：2021-08-27
Applicant: 湖南航天远望科技有限公司 , 中南大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/2135 , G06F16/29 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种基于拓扑分析的地理大数据空间潜模式分析方法，包括步骤：获取城市路网数据，得到街道网络图；使用城市交通网络统计指标、规则度特征和拓扑特征对所述街道网络图进行特征描述；计算拓扑特征之间的基尼系数；使用规则度特征将城市划分为单纯形；使用拓扑映射器作为特征的拓扑结构可视化工具，对单纯形进行识别并转换为由复形，将复形聚类成组；将聚类后的城市与对应城市的经济发展指标相结合进行相关性分析。本发明所提取的结构从整体上反映了各个城市路网的规则性，发现了潜在子结构，结合城市GDP总量信息，发现其结构划分与城市经济水平和地理区位因素相关。
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