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公开(公告)号：CN114741996B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210576541.3
申请日：2022-05-25
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/33 , G06F30/327 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供了一种基于反向搜索和遗传算法的电路划分方法，包括：对电路门级网表进行建模；从MIMO门级电路的输出端口进行反向搜索并记录每次搜索到的结果，根据反向搜索结果进行初始划分，将MIMO门级电路划分为数量与输出端口数量相同的MISO系统；基于遗传算法对MISO系统进行组合、合并、优化，将符合要求的初始划分的MISO系统进行并集运算，得到期望的划分块数m；将电路划分的m块输出为电路门级网表，并分别加载到仿真器；杜绝了并行仿真中各仿真器之间的通信，对门级电路的各个逻辑门电路赋予权重，基于权重判断划分结果的负载均衡，使得电路划分的结果更加合理，实现了通信量为零且负载均衡。
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公开(公告)号：CN111444963B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202010226187.2
申请日：2020-03-27
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种基于SSA‑SVR模型的高炉铁水硅含量预测方法，所述方法包括以下步骤：S1、对原始数据进行预处理；S2、经奇异谱分析/SSA方法进行数据降噪：将样本数据分解为独立的具有解释性的分量，包括趋势分量、波动分量和噪声分量，然后基于改进的奇异谱分析判决方法去除噪声分量，将趋势分量和波动分量重构为去噪数据集；S3、SVR建模与优化；S4、硅含量预测。本方法使得高炉铁水硅含量的预测更准确。
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公开(公告)号：CN107844679B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201711091922.8
申请日：2017-11-08
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种分段式高炉铁水硅含量预测方法及装置，该方法包括：步骤1：获取历史高炉冶炼数据并作为样本数据，样本数据包括条件属性数据和决策值，决策值为硅含量；步骤2：建立包括常规决策表、高硅决策表以及低硅决策表的分段式决策表；步骤3：对分段式决策表进行属性约简得到包括常规知识库、高硅知识库以及低硅知识库的分段式知识库，并将各个知识库中决策值恢复为原始数据；步骤4：查找出与待测样本相匹配的知识库，并获取与待测样本相匹配的样本；步骤5：依据相匹配的知识库中与待测样本相匹配的样本的决策值计算出硅含量的预测值。本发明通过上述方法提高了硅含量预测值的准确度。
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公开(公告)号：CN109992587A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910281393.0
申请日：2019-04-09
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的高炉铁水硅含量预报关键属性判决方法，包括以下步骤：将铁水硅含量及其相关属性数据表示为一个决策表，表中的每一行表示一个样本所有条件属性和决策属性的值，每一列表示某一条件属性或决策属性在所有样本中的取值；挑选需要识别是否为关键属性的条件属性作为候选属性，并将其在决策表中对应的列数据置于决策表倒数第二列，决策表倒数第一列为高炉铁水硅含量数据；对调整后的决策表进行整体排序；通过比较排序后的决策表中的相邻样本，判断候选属性是否为关键属性；如果存在相邻两个样本除候选属性以外的其他条件属性值都相同，而决策属性值不同，则该候选属性为关键属性。本发明计算效率高。
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公开(公告)号：CN108306315A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810052746.5
申请日：2018-01-19
Applicant: 中南大学
IPC: H02J3/26
Abstract: 本发明公开了一种低压配电网换相方法及换相设备和终端，所述方法包括：步骤1：获取电流过零点时刻，并依据电流过零点时刻来切除当前连接的相序；步骤2：在第一校验时刻T3对步骤1中的相序进行是否成功切除的一次校验，若一次校验通过，执行步骤3，否则，执行步骤1；步骤3：获取第二校验时刻T5并同步进行电压过零检测，依据在到达所述第二校验时刻T5之前是否检测到电压过零点的结果来执行二次校验以及新相序切入；步骤4：在第三校验时刻T7对新相序进行是否成功切入的校验，若校验通过，新相序成功切入，换相成功，否则，新相序切入失败，换相失败。本发明所述方法可以真正实现了交流过零投切技术，同时换相时间减短。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107843744A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201711056891.2
申请日：2017-10-27
Applicant: 中南大学
IPC: G01P15/093
CPC classification number: G01P15/093
Abstract: 本发明公开了一种光纤光栅加速度传感器的波长解调系统，宽带光源光经光隔离器进入可调谐F-P滤波器，锯齿波信号发生器产生锯齿波信号驱动可调谐F-P滤波器；可调谐F-P滤波器输出信号进入耦合器并分为两路，一路通过F-P标准具和第一光电探测器，另一路通过光环形器、第一参考光栅、第二参考光栅和光纤光栅加速度传感器，再反射经光环形器进入第二光电探测器；数据采集模块采集光信号并上传；上位机进行波长解调。本发明还公开了所述的波长解调系统的波长解调方法，包括锯齿波输入可调谐F-P滤波器；对F-P标准具通道和光纤光栅加速度传感器的光谱进行采集、小波去噪、寻峰计算和波长解调。本发明的波长解调精度高且简单可靠。
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公开(公告)号：CN107256339A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710434282.X
申请日：2017-06-09
Applicant: 中南大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于热传递模型的艾灸热源强度最优估计方法，包括步骤1：构建定坐标系下艾灸的热传递方程；步骤2：通过坐标系的转换，建立动坐标系下艾灸的热传递方程；步骤3：求解动坐标系下的热传递方程，得到通解；步骤4：根据艾灸过程的描述设置边界条件，获得艾灸的瞬时热源强度模型，进而获得与过余温度、热源强度、燃烧距离相关的模型类；步骤5：采集艾灸过程中样本的温度序列，减去环境温度得到样本的过余温度序列，同时采集样本的燃烧距离序列；步骤6：根据步骤4的模型类和步骤5采集的样本序列，通过最小二乘最优评价准则计算得出艾灸热源强度的最佳估计值。具有适应性强、估计结果准确等优点，同时具有很高的工程应用前景。
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公开(公告)号：CN104251819A
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：CN201310256245.6
申请日：2013-06-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于红外光源的光声光谱气体检测装置，采用红外光源作为发射光源，红外光源相对激光光源具有低成本、宽光谱的优点，大程度的缩减了光声光谱气体分析仪制作成本，并且解决了激光器光源气体分析仪只能检测有限几种气体的局限性，能对所有在所用红外光源发射谱范围内有较大吸收的气体进行浓度检测。本发明使用凹面镜+透镜组对光束进行级联收束，最后得到较大功率密度的细束平行光束。信号采集方面，由红外对管探测光调制频率作为参考信号输入锁相放大器，与微音器得到的光声信号对比滤波，最后由计算机对滤波信号分析计算得到气体浓度。本发明实现了低成本、高选择、高灵敏的气体探测技术，具有相当好的社会和经济效益。
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公开(公告)号：CN102761964B
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201210220512.X
申请日：2012-06-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ZigBee的井下人员定位方法，在巷道内设置有多个基站，基站包括多个主基站和多个从基站，主基站与从基站间隔设置；主基站与定位目标采取问答式通信方式，多个定位目标采取时分复用方式与主基站或从基站基于ZigBee通信；按照距离h1将两相邻基站之间的区域分为近基站区域和远基站区域，当定位目标处于近基站区时，采用RSSI定位方法定位；当定位目标处于远基站区时，采用V-T定位方法定位。该基于ZigBee的井下人员定位方法定位精度高、定位范围大。
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公开(公告)号：CN102096931B
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201110052980.6
申请日：2011-03-04
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分层背景建模的运动目标实时检测方法，为每一个像素点创建一个背景字典，所有像素点的背景字典构成一个完整的背景模型，当前输入像素点在背景字典中找到匹配即为背景点，否则为前景点，最后并采用候选背景模型来更新主背景模型。具体实现步骤为：首先利用前若干帧初始图像，建立背景模型，其次利用当前输入图像与背景模型做差，检测运动目标区域，然后对运动目标区域进行形态学滤波后，输出运动目标，最后再对背景模型进行实时更新，以供下一帧目标检测用。本发明方法解决了背景差法中背景构造更新的困难，对光照变化、背景扰动不敏感，具有很好的鲁棒性和实时性。
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