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公开(公告)号：CN112184400A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910592007.X
申请日：2019-07-03
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部信息的异构多智能体多阶段分布式拍卖算法。主要解决智能体具有通讯约束以及任务与智能体类型具有多样化特点时的多任务分配问题。包括：异构智能体之间的局部信息通讯以及数据库的更新；考虑任务与智能体类型以及任务状态变化模型，以整体任务完成时间最短为优化目标的利益函数的设计；拍卖智能体对任务最优执行能力的计算以及拍卖智能体与竞拍智能体之间拍卖信息的传递；在分布式拍卖算法思想和局部信息条件下的异构多智能体任务分配。本发明的任务分配方法以整体任务完成时间最短为目标，实现了异构多智能体的动态任务分配，提高了智能体利用率，减少了整体任务的完成时间。
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公开(公告)号：CN112181608A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910592037.0
申请日：2019-07-03
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种基于局部信息的多点动态集结任务分布式分配算法，主要解决多点动态集结任务分布式分配问题。基于局部信息的多智能体分布式调度算法研究。主要分为预分配和动态调整两部分，智能体根据局部信息进行自主决策，通过预分配形成初步的分配方案；以优化任务完成时间为必要条件进行动态调整，智能体间隔一定时间进行通讯，根据局部信息判断是否进行动态调整。本发明提出的任务分配方法以整体任务完成时间最短为优化目标，实现动态多任务的快速分配，降低任务完成的总时间，通过多阶段分配策略，能够充分调动系统中的智能体去参与完成任务，提高系统整体效能。
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公开(公告)号：CN110601196A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910877349.6
申请日：2019-09-17
Applicant: 中南大学
IPC: H02J3/01
Abstract: 本发明中的配电网中有源滤波器的最优安装点选取方法，通过依据经验初选多条基础母线作为备选安装点；在多个备选安装点上安装具有对谐波有功无功分开补偿的APF，采用控制变量法，通过控制APF对每次谐波电流的补偿，使总母线的谐波电流畸变率达到相同值，得到各基础母线对应的补偿曲线，根据所述补偿曲线分别计算出在总母线的谐波电流畸变率达到相同值时对应的每个备选安装点上的注入补偿电流值；选择注入补偿电流值最小的备选安装点作为最优安装点。此方法选出的最优安装点，使总母线的谐波电流畸变率达到并网的要求，还能使提高有源滤波器对配电网的补偿效果。并且这种方法具有普遍适用性，适用于具有各种非线性负载的网络。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN116040639A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211551034.0
申请日：2022-12-05
Applicant: 中南大学
IPC: C01B33/40
Abstract: 本发明公开了一种高纯凹凸棒石的制备方法，包括以下步骤：(1)将凹凸棒石原矿进行破碎，破碎完成后进行预分选，得到预分选精矿；(2)将预分选精矿进行沉降，得到下部矿浆；(3)将下部矿浆进行超声分散，分散完成后进行梯级离心分离及后处理，即得高纯凹凸棒石。本发明提供了一种从凹凸棒石原矿制备得到高纯凹凸棒石的方法，相较于现有的湿法工艺，本发明从制备过程杂质引入控制以及原矿、矿浆处理工艺、设备优化设计等多方面大幅度提高了凹凸棒石产品的制备效率、纯度、收率以及使用安全性，同时为生物医药领域所需的高纯度凹凸棒石的制备提供了关键基础和大规模工业化生产的可行性。
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公开(公告)号：CN109493270B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201811321674.6
申请日：2018-11-07
Applicant: 中南大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于SLT‑DM的水印图像还原方法，首先通过防溢出处理消除了水印嵌入引起的溢出问题，并通过抗溢出抖动调制方法，将水印嵌入和图像溢出处理所引起的改变量以及抖动调制自身所引起的改变量合成还原信息无溢出地嵌入图像，且通过控制还原信息小于半个抖动调制的量化步长，使得加在第一低频系数上的时候还原信息不会跳出抖动区间，保证了图像完全可逆还原，并且还原不需要任何附加信息，而且不会引起降低可嵌入容量、影响图像质量、增加附加信息等其他问题。
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公开(公告)号：CN112508827A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011227685.5
申请日：2020-11-06
Applicant: 中南大学湘雅医院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的融合多场景的危及器官的分割方法，本方法考虑到场景内数据的共性特征，分别对每一个数据集构建一个分割模型，获取每个数据集中的每个器官训练得到的第一最优子模型和第二最优子模型；对全部的数据集构建一个集成模型，通过全部的数据集对集成模型进行训练，同时在训练的过程中，将得到的全部第一最优子模型和第二最优子模型均作为特征提取器引入至集成模型，用于引导集成模型对不同场景下的数据的训练，使集成模型既关注分割器官的个性化特征，也关注到器官和背景间的差异，能够提高待分割器官检出率的同时，也能降低假阳的出现。
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公开(公告)号：CN214279612U
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202021649758.5
申请日：2020-08-10
Applicant: 中南大学湘雅医院
Abstract: 一种远程病理诊断平台，应用于申请端，包括：主机控制模块，以及与主机控制模块电连接的检测模块、通讯模块，还包括与通讯模块通讯连接的云平台、终端模块，所述终端模块与云平台通过互联网通讯连接；以此，检测模块用于患者的数据采集并将采集到的数据反馈到所述主机控制模块进行分析和处理，所述主机控制模块将处理后的数据通过通讯模块传送至云平台，所述云平台通讯连接终端模块，专家组成员通过终端模块查看所述主机控制模块上传至云平台的数据，专家组无需与患者面对面，即可清楚的掌握患者的身体各种指标，有针对性的给出诊断意见。
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