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公开(公告)号：CN119051734A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411540284.3
申请日：2024-10-31
Applicant: 中南大学
IPC: H04B7/185 , G06F18/23213 , H04L67/1008
Abstract: 本申请公开了一种多卫星协同计算方法、系统、设备及存储介质，通过获取多个卫星节点从第#imgabs0#时间步长到第#imgabs1#时间步长的历史时空扩展图，以及多个卫星节点在第#imgabs2#时间步长的卫星信息；根据历史时空扩展图和卫星信息，计算用于表征多个卫星节点从第#imgabs3#时间步长到第#imgabs4#时间步长之间卫星距离和负载性能的相似度矩阵；根据相似度矩阵对多个卫星节点进行聚类，得到多个卫星簇；根据卫星信息和多个卫星簇对多个卫星节点进行多任务协同分配，得到任务分配结果，以使多个卫星节点根据任务分配结果执行任务，有效减少了数据冗余，提供更好的性能和灵活性，提升了卫星的整体通信效率。
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公开(公告)号：CN119475100B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510036178.X
申请日：2025-01-09
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2415 , G16H50/30 , G06N3/0455 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种基于多生命体征时序数据的健康状态预测方法，方法包括：获取多个不同模态的生命体征时序数据；将多个生命体征时序数据输入切片分块频域时间序列处理模块进行预处理，得到增强特征矩阵，预处理包括：对每个生命体征时序数据进行时间片段划分，得到多个片段数据，对每个片段数据进行特征提取，得到时域片段特征，对每个时域片段特征进行频域转换，得到频域片段特征，将频域片段特征转换回时间域，获得增强特征矩阵；将增强特征矩阵输入Transformer模块，得到健康状态预测结果，Transformer模块包括编码器模块、解码器模块和输出层模块。本发明能够提升模型在应对多模态和动态特征时的适应性与泛化性。
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公开(公告)号：CN119051734B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411540284.3
申请日：2024-10-31
Applicant: 中南大学
IPC: H04B7/185 , G06F18/23213 , H04L67/1008
Abstract: 本申请公开了一种多卫星协同计算方法、系统、设备及存储介质，通过获取多个卫星节点从第#imgabs0#时间步长到第#imgabs1#时间步长的历史时空扩展图，以及多个卫星节点在第#imgabs2#时间步长的卫星信息；根据历史时空扩展图和卫星信息，计算用于表征多个卫星节点从第#imgabs3#时间步长到第#imgabs4#时间步长之间卫星距离和负载性能的相似度矩阵；根据相似度矩阵对多个卫星节点进行聚类，得到多个卫星簇；根据卫星信息和多个卫星簇对多个卫星节点进行多任务协同分配，得到任务分配结果，以使多个卫星节点根据任务分配结果执行任务，有效减少了数据冗余，提供更好的性能和灵活性，提升了卫星的整体通信效率。
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公开(公告)号：CN119475100A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510036178.X
申请日：2025-01-09
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2415 , G16H50/30 , G06N3/0455 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种基于多生命体征时序数据的健康状态预测方法，方法包括：获取多个不同模态的生命体征时序数据；将多个生命体征时序数据输入切片分块频域时间序列处理模块进行预处理，得到增强特征矩阵，预处理包括：对每个生命体征时序数据进行时间片段划分，得到多个片段数据，对每个片段数据进行特征提取，得到时域片段特征，对每个时域片段特征进行频域转换，得到频域片段特征，将频域片段特征转换回时间域，获得增强特征矩阵；将增强特征矩阵输入Transformer模块，得到健康状态预测结果，Transformer模块包括编码器模块、解码器模块和输出层模块。本发明能够提升模型在应对多模态和动态特征时的适应性与泛化性。
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