一种基于深度强化学习的商品推荐系统

    公开(公告)号:CN117808561A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202410138428.6

    申请日:2024-01-31

    Abstract: 本申请适用于商品推荐技术领域,提供了一种基于深度强化学习的商品推荐系统,包括:分类智能体、多个组内智能体以及多个商品智能体;分类智能体用于根据待推荐用户的属性信息、待推荐用户在历史时间段内购买的商品信息、在当前时间段内浏览的商品信息,从多个组内智能体中筛选出待推荐用户所属的目标组内智能体;目标组内智能体用于根据待推荐用户在当前时间段内浏览的商品信息,从多个商品智能体中筛选出待推荐用户所属的目标商品智能体;目标商品智能体用于根据待推荐用户的属性信息、待推荐用户在历史时间段内购买的商品信息,输出待推荐用户的商品推荐列表。本申请能提升推荐系统的商品推荐精度。

    一种复合式集尘器及铜底吹冶炼设备

    公开(公告)号:CN109750172B

    公开(公告)日:2023-09-26

    申请号:CN201910216861.6

    申请日:2019-03-20

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种复合式集尘器以及铜底吹冶炼设备,包括从下到上依次设置的第一烟道、灰斗和第二烟道,所述第一烟道的顶端穿过灰斗底壁延伸至所述灰斗内,底端与所述铜冶炼炉的排烟口对接,所述第二烟道的底端延伸至所述灰斗中并插入所述第一烟道中;所述第一烟道内形成有轴向延伸的螺旋气流通道,所述第一烟道与所述第二烟道之间形成有环隙通道,所述灰斗内位于所述第一烟道的上方还设有正对所述环隙通道的挡板。本发明集尘器不仅结构简单,制造成本低,而且可以实现多级集尘,本发明铜底吹冶炼设备,在保证设备不停机工作的前提下,能够及时回收未反应的原料以及有价金属,实现有价灰尘的二次利用。

    一种多场耦合下深度置换提铜的装置与方法

    公开(公告)号:CN110964923B

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN201911346605.5

    申请日:2019-12-24

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种多场耦合下深度置换提铜的装置与方法,该装置,包括阳极锌板、阴极铝板、反应槽、过滤槽、直流电源和恒温装置;所述反应槽的一侧设置有出流管,另一侧设置有入流管;所述过滤槽内通过滤网分隔成滤渣室和滤液室,所述滤液室通过循环管与入流管连通,所述循环管上设置有循环泵。本发明与传统锌浸液锌粉净化除铜工艺相比,采用锌板与温、流、电场相组合的方式进行目标金属置换,实现了置换后锌铜的高效分离。可使用多种控制系统直接对反应进行控制操作,具有反应彻底,锌粉消耗量降低,处理成本降低,提铜效率高、产出铜渣含量高的优点,便于后续深度处理。整体装置与工艺简单可靠,易于实现工业化生产,具有良好的经济与环保效益。

    一种含砷烟尘中脱除砷的方法

    公开(公告)号:CN112176195B

    公开(公告)日:2022-05-10

    申请号:CN202010992742.2

    申请日:2020-09-18

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种含砷烟尘中脱除砷的方法,包括以下步骤:(1)将含砷烟尘先进行一次降温处理,控制其温度为450‑550℃,然后经高温电除尘移除烟气中重金属颗粒后得到预处理烟尘;(2)将预处理烟尘进行二次降温处理,控制其温度为100‑200℃,然后加入黄铜矿作为砷吸附剂,再经旋风除尘得到富砷颗粒和脱砷烟气。本发明采用严格的梯度控温以实现重金属和砷的有效分离,排除了其他重金属对于除砷过程的干扰,然后再利用黄铜矿作为吸附剂来吸附烟气中的砷后,经气固分离达到精确除砷的目标。

    一种采用多重平行场流分离硫化重金属沉淀的方法

    公开(公告)号:CN112266096B

    公开(公告)日:2021-09-21

    申请号:CN202011054076.4

    申请日:2020-09-30

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种采用多重平行场流分离硫化重金属沉淀的方法,在特定的pH条件下进行选择性硫化,严格控制特定粒径范围内的单一金属硫化物的产生,再利用多重平行场流分离槽高效地实现硫化沉淀过程中产生的细小的金属硫化物沉淀的分离与回收,如此循环直到完成各重金属硫化沉淀的分离与回收,解决了固液、固固分离困难的难题,从而实现有价金属的回收,减少渣量的产生。

    一种基于边缘计算的无人机目标追踪功耗优化方法及系统

    公开(公告)号:CN110553629B

    公开(公告)日:2020-12-15

    申请号:CN201910890001.0

    申请日:2019-09-20

    Applicant: 中南大学

    Inventor: 邓晓衡 李君 李博

    Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的无人机目标追踪功耗优化方法及系统,包括步骤:S1、设置无人机追踪过程中视频处理模式;S2、计算任务分配,通过同时考虑无人机发射功率的调整和边缘节点的选择机制为无人机选择合适的发射功率和服务节点,最小化总开销。相比于一般的使用固定的最大的无人机发射功率进行数据传输,本发明提出的算法同时考虑无人机发射功率的调整和边缘节点的选择方案,以最小化能耗成本和时间成本之间的权衡值,在保证正常追踪的前提下,降低无人机的通信能耗。

    一种基于CFD的重金属废水硫化沉淀反应器优化方法

    公开(公告)号:CN110277141A

    公开(公告)日:2019-09-24

    申请号:CN201910495133.3

    申请日:2019-06-10

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于CFD的重金属废水硫化沉淀反应器优化方法,包括如下步骤:建立硫化沉淀反应器的流体计算域几何模型;根据所建立的几何模型,依照实际情况与设计思路确定控制方程并定义模型的边界条件与初始值;对硫化沉淀反应器的几何模型进行网格划分,利用多物理场耦合求解模型的流场与反应物质浓度分布等;通过修改相关参数,重复上述过程,进行多次数值模拟计算,将不同几何结构与工艺参数下的计算结果进行对比分析以得到最优反应器结构与工艺参数。本发明能够对不同反应器结构与工艺参数下的硫化沉淀过程进行模拟计算,得到反应器的进出水浓度、反应器内部流场分布特征、各物质浓度分布等结果以对不同情况下的反应器性能进行评价。

    基于群智感知技术的路况信息收集方法

    公开(公告)号:CN111488523B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202010270522.9

    申请日:2020-04-08

    Applicant: 中南大学

    Inventor: 邓晓衡 李博 李君

    Abstract: 本发明提供了一种基于群智感知技术的路况信息收集方法,包括:步骤1,获取参与当前信息收集任务的多个信息收集候选者的声誉值,并根据多个信息收集候选者的声誉值,从所述多个信息收集候选者中确定出信息收集者;步骤2,根据所述信息收集者所在车辆的位置,确定该车辆向边缘服务器传输数据的方式。本发明能选出更加合适的信息收集者,并使信息收集者选择能耗最低的方式传输数据,进而提高路况信息的收集效率。

    用于传输多媒体数据的车联网数据转发方法

    公开(公告)号:CN110972115B

    公开(公告)日:2021-08-24

    申请号:CN201911146255.8

    申请日:2019-11-21

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明提供了一种用于传输多媒体数据的车联网数据转发方法,包括:步骤1,获取预设路段内在指定时间段内所有车辆的车距信息,并根据所述车距信息部署路边中继单元;步骤2,根据所述车距信息和路边中继单元的部署位置,确定车辆行驶过程中的数据转发节点选择方法;步骤3,根据选择的数据转发节点传输数据,若传输失败,则使用恢复机制继续传输。本发明的上述用于传输多媒体数据的车联网数据转发方法主要研究车辆稀疏程度与路边基础设施部署之间的关系,以及车辆行驶过程中转发数据时中继节点的选择与车辆距离、速度、数据大小等属性之间的关系,在保证网络拓扑结构的实时性的同时还能降低对网络资源的开销。

    一种多轮次任务分配方法、边缘计算系统及其存储介质

    公开(公告)号:CN109947551B

    公开(公告)日:2021-04-23

    申请号:CN201910207642.1

    申请日:2019-03-19

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种多轮次任务分配方法、边缘计算系统及其存储介质,包括任务发送,并将单个任务分解为多个子任务;在多轮次分配的基础上,考虑系统开销和任务完成时间,提供联合优化模型进行多阶段优化,得到每阶段各终端每轮次实际的分配任务大小;将所述分配任务逐轮次分配至各个终端节点,反复进行多个阶段直到任务全部完成,本发明提供了一种适用于高动态的移动终端合作环境的视频分析任务的调度策略,能够有效的学习和获取终端节点计算能力变化规律,同时也使得任务完成时间和系统开销最小,用于解决传统模型中任务完成时间长和开销大的问题。

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