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公开(公告)号：CN119939045A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510436189.7
申请日：2025-04-09
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F16/9536 , G06F18/2321 , G06Q50/00 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了基于邻域模糊核的密度峰聚类的社交网络社区发现方法，涉及数据聚类分析技术领域。该基于邻域模糊核的密度峰聚类的社交网络社区发现方法，包括以下步骤：得到邻域模糊核、得到社区集合和进行社区集合更新。本发明通过收集的社交网络中所有的用户数据得到对应的邻域模糊核，并实时获取社区变化数据得到邻域模糊核适用影响指数，据此判断是否更新邻域模糊核，对邻域模糊核进行聚类处理得到社区集合，并基于社区集合与上一预设时间段的社区集合得到社区划分集合，同时得到相似度偏差以对社区划分集合进行社区集合更新，达到了社交网络中热点社区发现时效性提高的效果，解决了现有技术中存在社交网络社区发现时效性低的问题。
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公开(公告)号：CN119862434A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510330786.1
申请日：2025-03-20
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F18/23 , G06F16/9535 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种基于粗糙证据理论的有效加权密度峰聚类分析方法，涉及电数字数据处理技术领域。该方法包括以下步骤：根据预处理偏差数据分析出数据预处理实时性偏差指标并判断是否进行预处理调整；根据存储偏差数据分析出数据存储实时性偏差指标并判断是否进行存储调整；根据访问偏差数据分析出数据访问实时性偏差指标并判断是否访问调整。本发明通过预处理偏差数据分析是否进行预处理调整，根据存储偏差数据分析是否进行存储调整，根据访问偏差数据分析是否访问调整，达到了提高应用有效加权密度峰聚类分析方法进行网络个性化推荐的实时性的效果，解决了现有技术中存在应用有效加权密度峰聚类分析方法进行网络个性化推荐实时性差的问题。
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公开(公告)号：CN119721187A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510217551.1
申请日：2025-02-26
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/063 , G06N3/0464 , G06N3/10
Abstract: 本发明公开了一种基于张量填充的遍历式联邦学习方法及系统，包括：基于设备位宽对相应梯度进行分层张量建模；在服务器端将不同梯度中同一模型层的参数归类，将各层分别建模为一个张量；基于张量填充技术将位宽恢复组件中张量对应的不同位宽梯度进行对齐，并对所有梯度进行加权聚合，基于聚合后的权重生成新的全局模型；通过遍历窗口机制，在服务器和客户端中，选取全局模型的不同层进行每一轮训练，使全局模型在低容量设备中均匀训练，直到全局模型收敛。本发明通过结合张量填充和基于遍历的部分模型训练技术，利用张量分解和重构技术迭代恢复模型参数的精度，并采用遍历分层的方式适应不同设备的能力，确保资源受限的客户端也能均衡参与训练。
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公开(公告)号：CN119847899A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510330557.X
申请日：2025-03-20
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明涉及电子数字数据处理技术领域，具体为基于人工智能的分布式调度性能检测评估方法及系统，该方法包括：S1.采集各分布节点运行环境数据，经处理得到各分布节点环境干扰特征值；S2.采集各分布节点的系统运行数据，综合分析得到各分布节点系统运行性能评估指数，根据各分布节点系统运行性能评估指数进行任务分配；S3.采集系统的实时运行数据，综合分析得到系统稳定性评估指标，根据系统稳定性评估指标进行系统性能评估，本发明通过提供基于人工智能的分布式调度性能检测评估方法及系统，对系统的稳定性进行了全面评估。可以及时发现系统性能下降或潜在故障以及节点性能瓶颈，帮助提高系统的整体稳定性和处理能力。
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公开(公告)号：CN118312817A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410729844.3
申请日：2024-06-06
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及粒度粗糙熵改进技术领域，具体公开一种基于粒度粗糙熵的改进k‑Medoids聚类方法，该方法包括：粒度粗糙熵评估、最小距离比对以及聚类质量反馈，首先得到各需聚类数据样本对应的粒度粗糙熵，并筛选出各需聚类数据样本与对应的初始簇之间的最小距离，若该最小距离均小于设定的距离界定值，则进行聚类质量反馈；通过对粒度粗糙熵的分析，能够降低噪声和异常值对聚类结果的影响，并结合函数分析可以减少计算配置在运算时的运算工作量，提高计算配置的运行效率和数据处理的准确度，减少存储设备的存储负担，由此提高k‑Medoids聚类算法的聚类质量和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119271500A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411399173.5
申请日：2024-10-09
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F11/30
Abstract: 本发明公开了一种医疗联盟链动态安全资源配置方法，涉及通信技术领域，该方法包括以下步骤：统计医疗联盟链节点网络架构中的若干节点，标记为各链路节点，基于预设的动态监测周期对各链路节点的运行状态进行监测，分析各链路节点的综合负载评估指标值，并与预设的运行负载指数阈值进行比较，由此生成各链路节点的运行负载评价标签，根据各链路节点的运行负载评价标签，经处理得到各链路节点的冗余备份节点数目，并进行各链路节点的资源配置，本发明能够实现对医疗联盟链系统资源的精准调配，能够根据各链路节点的实时负载情况，调整资源分配策略和冗余备份节点的启用机制，提高了整个医疗联盟链系统的运行效率和稳定性。
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公开(公告)号：CN118070246B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410465348.1
申请日：2024-04-18
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种智能工厂物联网设备的预测性维护方法，涉及智能工厂制造技术领域。该一种智能工厂物联网设备的预测性维护方法，采用随机森林模型和极端梯度增强模型进行初始预测，然后利用线性回归模型对初始预测结果进行进一步处理，得到最终预测结果。为保证物联网设备的正确维护，采用Shapley加性解释方法，增强模型在进行预测性维护时的可解释性。提高对物联网设备进行维护的预测精度，同时利用SHAP方法，可以解释整个生产过程中单个边缘设备对正常操作的影响程度，有助于工厂维护人员分析边缘设备的重要性，从而实现准确的工厂管理和维护。
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公开(公告)号：CN120034933A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510494434.X
申请日：2025-04-21
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种安全高效动态的UANETs数据传输方法，涉及数据传输技术领域。首先，获取并分析UANETs网络中无人机各通信节点的状态信息，以评估其稳定性；接着，基于状态稳定评估值对无人机进行分簇并选定簇头，进而分配广播频率；最后，监测分析各无人机簇的数据传输过程，根据评估结果动态调整分簇，通过实现了分簇的灵活调整与簇头的优化选择，从而有效提升了数据传输的效率和安全性，对数据传输过程的持续监测与分析，有助于增强UANETs网络的稳定性和可靠性，从而提高数据传输的效率和质量，还为无人机网络的自主管理和智能优化提供了有力支持。
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公开(公告)号：CN119721187B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510217551.1
申请日：2025-02-26
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/063 , G06N3/0464 , G06N3/10
Abstract: 本发明公开了一种基于张量填充的遍历式联邦学习方法及系统，包括：基于设备位宽对相应梯度进行分层张量建模；在服务器端将不同梯度中同一模型层的参数归类，将各层分别建模为一个张量；基于张量填充技术将位宽恢复组件中张量对应的不同位宽梯度进行对齐，并对所有梯度进行加权聚合，基于聚合后的权重生成新的全局模型；通过遍历窗口机制，在服务器和客户端中，选取全局模型的不同层进行每一轮训练，使全局模型在低容量设备中均匀训练，直到全局模型收敛。本发明通过结合张量填充和基于遍历的部分模型训练技术，利用张量分解和重构技术迭代恢复模型参数的精度，并采用遍历分层的方式适应不同设备的能力，确保资源受限的客户端也能均衡参与训练。
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公开(公告)号：CN119785991A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411848468.6
申请日：2024-12-16
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G16H40/20 , G06Q30/018 , G06F16/903 , G06F21/60 , G06F21/62
Abstract: 本发明涉及供应链数据处理技术领域，具体公开面向医疗供应链的链上链下数据高效处理与安全追溯方法，该方法通过供应链所属链下数据验证平台对医疗信息进行验证，获取医疗信息所属验证参数以及链下数据验证平台所属网络特征信息分析得到医疗信息验证合规度，由此判定是否将医疗信息直接上传至区块链所属数据处理平台，供应链所属链上查询平台接收医疗信息查询信号，同时查询区块链所属数据处理平台的医疗信息，由此获取医疗信息所属查询参数，并评估出医疗信息查询正确度，由此判定是否对医疗信息进行安全追溯，若出现查询正确结果较低的行为，则可以快速定位出问题节点，实现高效的安全追溯，从而提高了医疗供应链数据处理的准确性和可信度。
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