公开(公告)号：CN115331071A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202210846227.2

申请日：2022-07-19

申请人： 长沙理工大学

发明人： 李文军 ,  朱泽宙 ,  梁伟军 ,  杨红忠 ,  张锦 ,  王觊婧 ,  伍少远 ,  文建全

IPC分类号： G06V10/774 ,  G06V10/77 ,  G06T7/00 ,  G06T3/40 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开了一种基于多尺度特征图的结核性脑膜脑炎预测方法及系统，通过获取包含结核性脑膜脑炎的图片数据集，并将图片数据集划分训练集和测试集；构建预测模型，并对预测模型进行训练：通过ResNet50网络模型对训练集进行特征提取，获得多种尺度的特征图；基于Patch Embedding模块，获得每种尺度的特征图的特征向量；采用全局注意力机制将每种尺度的特征图对应的特征向量进行信息整合并提取特征向量，获得一维特征向量；对所有一维特征向量进行拼接，获得拼接后的一维特征向量；采用全连接层对拼接后的一维特征向量进行分类预测，获得训练好的预测模型。本发明能够提高预测模型预测的准确度。

公开(公告)号：CN115147640A

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202210604510.4

申请日：2022-05-31

申请人： 长沙理工大学 ,  湖南创星科技股份有限公司 ,  湖南可孚芯驰医疗科技有限公司 ,  湖南宸瀚科技有限公司

发明人： 张锦 ,  刘佳桢 ,  熊兵 ,  桂彦 ,  文建全 ,  张建明 ,  陈恺 ,  彭玉旭 ,  曹源

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

摘要： 本发明公开了一种基于改进胶囊网络的脑肿瘤图像分类方法，包括获取脑肿瘤图片数据训练集，输入至SqueezeNet模块提取有效特征；将有效特征输入至初始的预设胶囊网络中进行训练得到初始分类结果，根据初始分类结果、预设的第一损失函数和预设的第二损失函数对初始的预设胶囊网络进行反向传播更新网络参数，得到训练好的胶囊网络；获取脑肿瘤图片，将脑肿瘤图片输入至SqueezeNet模块，提取脑肿瘤图片中的有效特征，并输入至训练好的胶囊网络，得到脑肿瘤分类结果。将图像浅层与深层语义特征进行融合，解决胶囊网络关注过多的图像细节特征，难以对图像细节特征进行有效筛选而造成的模型过拟合问题。将提出的胶囊网络应用于脑肿瘤数据集，有效提高分类准确性。

公开(公告)号：CN114968109A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210604398.4

申请日：2022-05-31

申请人： 长沙理工大学 ,  湖南宸瀚科技有限公司 ,  湖南智慧政务区块链科技有限公司

发明人： 张锦 ,  陈谏滔 ,  张经宇 ,  唐小勇 ,  姚卫 ,  刘文正 ,  曹源 ,  付宗波 ,  王超

IPC分类号： G06F3/06

摘要： 本发明公开了一种面向城市公共交通的联盟链分布式异构数据匹配存储方法，所述方法包括以下步骤：S1、获取预设时段内城市公共交通异构数据并进行预处理；S2、将预处理后的异构数据存放至对应数据池中并进行打包上链以形成区块；S3、基于所形成区块的异构数据，按照公共交通工具的运营规律以及公共交通乘客的出行行为确定预设阈值，根据预设阈值判断对应匹配关系；S4、将所有不匹配的异构数据进行审核，并以预设时段为周期迭代更新匹配关系表；S6、基于步骤S4中的匹配关系表计算匹配率，并根据所述匹配率自适应设置数据池中所存放的异构数据的出块打包速度。本发明基于联盟链对异构数据进行匹配存储，能够为城市公共交通整体规划提供数据依据。

公开(公告)号：CN118764432A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410922872.7

申请日：2024-07-10

申请人： 长沙理工大学

发明人： 熊兵 ,  李焯桦 ,  吴荆 ,  龙彦宏 ,  汤强 ,  李妍 ,  何施茗 ,  张锦

IPC分类号： H04L45/76 ,  H04L45/7453

摘要： 本专利设计一种网络流量感知的SDN虚拟流表查找加速方法。该方法首先缓存活跃精确流加速SDN虚拟流表查找过程，进而为加速缓存设计一种高效解决冲突的哈希算法。该算法通过结合相邻跳和同向踢操作为每条活跃精确流尽可能提供缓存位置，使缓存空间得到充分利用，从而提高缓存命中率。进一步，根据网络流量的波动变化动态调整判定活跃精确流的分组间隔到达阈值，使活跃精确流数量与缓存容量相适配，确保缓存始终存储网络中活跃度较高的精确流，从而保持尽可能高的缓存命中率。对于缓存失效情形，综合考虑元组的访问频率和负载因子优化设计动态掩码排序算法，显著降低平均元组空间搜索开销，有效提升SDN虚拟流表查找加速效果。

公开(公告)号：CN115102907A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210690563.2

申请日：2022-06-17

申请人： 长沙理工大学

发明人： 熊兵 ,  刘睿 ,  刘永青 ,  赵锦元 ,  黄巧荣 ,  周浩 ,  何施茗 ,  张锦

IPC分类号： H04L47/21 ,  H04L47/10

摘要： 本发明公开了一种基于小流过滤的活跃大流精确识别方法和系统，方法包括：首先对网络分组解析，提取五元组作为流标识符；然后提出可适应网络流速变化的小流过滤器更新策略，为每个当前周期计数器配置一个平均加权计数器，记录过去所有周期结束时计数器的加权平均值，作为当前周期内判定是否放行传入流的依据；接着设计大流监测表高效的多位置哈希算法，为传入流提供多个候选位置并在无法存入时通过踢操作为其腾出空位；最后，在时间窗结束时，根据大流监测表中存储的流信息识别活跃大流。根据本发明的方案，有效解决了大量小流干扰导致活跃大流识别不准确的问题，并大大降低了哈希冲突率，实现了时间周期序列下的实时活跃大流报告。