基于METIS算法优化图卷积神经网络训练的图划分方法

    公开(公告)号:CN118608826A

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202410624576.9

    申请日:2024-05-20

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于METIS算法优化图卷积神经网络训练的图划分方法,解决了利用图划分算法进行分簇式图卷积训练效率较低,精度不高的技术问题。包括如下步骤:步骤1:通过数据集构建一个无向且无权中的图;步骤2:采用基于METIS算法的改进策略,对输入图数据准备进行粗划分;步骤3:计算每次粗划分策略的得分;步骤4:将得分最高的划分策略作为最终划分策略进行粗划分;步骤5:采用基于METIS算法的改进策略,对粗划分后的每个簇准备进行细划分;步骤6:计算每个簇中细划分策略的得分。步骤7:将得分最高的划分策略作为最终划分策略进行细划分。本发明的有益效果为:提高了大规模分簇式图卷积训练的效率和准确性。

    一种常温环境酸处理铝灰渣除氮的方法

    公开(公告)号:CN117920724A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410273330.1

    申请日:2024-03-11

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本申请公开一种常温环境酸处理铝灰渣除氮的方法,涉及铝灰渣危废无害化处理技术领域,该处理方法如下:将铝灰渣放入球磨机,并加入助磨剂进行研磨成至过300目筛的固体颗粒;将固体颗粒放入反应容器中,通入二氧化碳进行除氮;再向反应产物添加柠檬酸进行除杂,最后将除杂后的反应产物放入盐酸搅拌反应获得氯化铝溶液。本发明的处理方法能够将研磨和酸性溶液进行结合,实现了对铝灰渣除氮的高效化,能够降低对环境的污染程度,并且对其中的铝元素进行了回收,提高了整体效益。

    基于模糊卷积结合Transformer的2D脑部肿瘤分割方法

    公开(公告)号:CN119477935A

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202411393930.8

    申请日:2024-10-08

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于模糊卷积结合Transformer的2D脑部肿瘤分割方法,属于医学图像处理与深度学习技术领域。解决了现有方法难以同时精确分割脑部肿瘤模糊边界和降低计算资源量的技术问题。其技术方案为:构建基于模糊卷积结合Transformer的2D脑部肿瘤分割模型,该模型包括模糊学习模块、卷积神经网络、编码器、解码器以及门控权重控制器,模糊学习模块包括模糊隶属度函数和模糊规则,卷积神经网络受ResNet的启发,编码器包括卷积层以及门控轴向自注意力模块,解码器包括卷积层和反卷积层。本发明的有益效果为:提升脑部肿瘤的分割精确性的同时降低了计算资源量。

    一种利用经过一次处理后的铝灰渣粉末制备净水剂的方法

    公开(公告)号:CN118771427A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410750811.7

    申请日:2024-06-12

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开了一种危废无害化处理技术,具体涉及一种利用经过一次处理后的铝灰渣粉末制备净水剂的方法。该处理方法如下:将一次处理后的铝灰与水杨酸溶液进行充分混合,形成初步除杂的混合液;在所得的混合液中加入氢氧化钠碱性溶液,初反应生成氢氧化铝沉淀物;再将反应体系中的氢氧化铝沉淀物提取出来,加入盐酸溶液,持续反应生成净水剂氯化铝,并将混合液进行结晶,洗涤干燥,最后获得固态净水剂。本发明的处理方法能够高效利用铝灰渣制备净水剂,降低处理成本,减轻对环境的不良影响,实现无害化处理。

Patent Agency Ranking