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公开(公告)号：CN108696578A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201810383005.5
申请日：2018-04-26
申请人： 昆明理工大学
CPC分类号： H04L67/10 , H04L43/50 , H04L67/1031 , H04L67/32 , H04L69/162
摘要： 本发明涉及一种基于ZeroMQ的多机分布式计算的通信框架设计方法，属于分布式计算系统领域。本发明的步骤是：第一步测试分析ZeroMQ官方单机多线程MT分布式计算模型，再基于MT模型设计不同地理位置的多机分布式计算框架模型，并针对网络变化进行动态调整，再加入负载均衡关键技术；第二步再在该多机模型的基础上，用消息中间件技术ZeroMQ实现该框架模型中各个节点之间的数据传输技术；之后在同一局域网中5台服务器上测试运行，最终实现基于ZeroMQ的多机分布式计算中通信框架的技术创新。本发明实现一个在多个服务器和多个客户端上运行的分布式计算通讯框架，并能包含数据冗余及负载均衡等相关功能。
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公开(公告)号：CN107886124A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711090620.9
申请日：2017-11-08
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/6223
摘要： 本发明涉及一种自动识别肘部法则中最优K值的方法，属于机器学习中无监督聚类学习技术领域。本发明包括步骤：设定K-means聚类算法中要查找最优K值的范围[1,M]；计算设定范围聚类数对应的平均畸变程度；对计算得到的平均畸变程度进行0-10的规则化转换；将0-10规则化后的平均畸变程度与范围[1,M]封装成数据对；利用余弦定理求上述封装成的连续三个数据对之间的夹角；找出最小的夹角；利用最小的夹角得到最优的K值。本发明在K-means及肘部法则的基础上，通过对肘部法则得到的平均畸变程度做0-10规则化及利用余弦定理对其进行进一步的计算最终得到指定范围内的最优K值。
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公开(公告)号：CN107798048A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201710629289.7
申请日：2017-07-28
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F17/30312 , G06F17/30477 , G06F17/30595
摘要： 本发明涉及一种用于射电日像仪海量数据管理的负数据库管理方法，属于天文技术和海量数据管理技术领域。本发明包括步骤：负数据库的数据初始化；负数据库中数据的查询。负数据库的数据初始化包括步骤：读取射电日像仪原始数据文件中首尾帧的采样时间；判断原始数据文件是否丢帧；根据原始数据文件丢帧情况提出并构造文件中所有帧的元数据的补集信息；存储补集信息到底层数据库。负数据库中数据的查询包括步骤：根据条件检索出相应的补集信息；利用补集信息推导出所有帧的元数据；过滤出最终的元数据信息。本发明在底层数据库的基础上，采用补集的思想，不仅降低了存储空间而且也获得了与关系数据库管理系统相当的查询性能。
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公开(公告)号：CN111402004A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010184451.0
申请日：2020-03-17
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明涉及一种用于电信运营商的个性化电信套餐推荐方法，属于深度学习与推荐系统领域。包括步骤：对电信套餐的原始数据集进行预处理；采用SMOTE算法解决预处理后的数据集中样本分类不均衡问题；利用Word2vec训练经过上个步骤处理后的数据集中的文本特征，得到特征Xtext；将特征Xtext与进行过特征转换后的连续特征Xnorm和类别特征Xemb拼接，得到新的数据集；将交叉网络和前馈神经网络以并行方式组合，构建出电信套餐推荐模型；将新的数据集切分为训练集、验证集测试集；利用训练集和验证集训练、优化模型，并在测试集上进行性能测试。本发明在深度与交叉网络的基础上，采用Word2vec模型对文本特征进行训练，有效提高了电信套餐推荐的精度，且不需要特征工程。
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公开(公告)号：CN109029203A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811008960.7
申请日：2018-08-31
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G01B5/02
CPC分类号： G01B5/02
摘要： 本发明涉及一种基于数字图像处理的半自动测量物体尺寸装置，属于图像处理技术领域。本发明通过在待测物体周围放置一把刻度尺，并对其进行拍摄或扫描得到相应数字图像，有效地将实际物体尺寸与数字图像像素连接在一起，再通过相应数字图像处理，识别图像中刻度尺上的刻度线，接着通过计算得到以像素为单位表示的最小刻度，最后通过画线测量自动计算出待测物体尺寸。由于图像可以缩放、直线可以多次画线，采用本装置对物体尺寸进行测量，测量结果较为精确。本发明将数字图像处理应用于测量领域，较好地解决了对某些不宜移动且需要多次测量的物体(如犯罪现场中的脚印或手印等)进行测量的问题，具备一定的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN108661390A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810347899.2
申请日：2018-04-18
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明涉及一种具有非接触式充电及通信转接功能的载车托盘。本发明通过一种非接触式充电的载车托盘，实现电动汽车的充电接口与充电桩之间的自动对接，可用于具备充电功能的自动化立体停车库。在载车托盘的底部还设置有用于身份识别的RFID单元；在自动搬运设备的作用下，导向块可与地面泊位上对应安装的充电板实现无缝对接；在载车托盘的一端安装有无线通信模块和功率拾取控制单元，功率拾取控制单元用于将拾取线圈输出的交流电转换成直流电，并输出到车载动力电池中，还可用于向标准直流插头提供低压辅助电源，无线通信模块将连接状态与电池的状态信息发送至地面充电桩，实现充电桩与电动汽车管理系统之间的无线通信。
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公开(公告)号：CN108171253A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711172384.5
申请日：2017-11-22
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/6223
摘要： 本发明涉及一种基于L2范数规范化和余弦定理改进的肘部法则的方法，属于数据挖掘中聚类分析技术领域。本发明包括设定K均值聚类算法中要搜索其最佳聚类数(最佳K值)的范围[Kmin‑Kmax]；计算搜索范围内的Kmax‑Kmin+1个聚类数对应的平均畸变程度；对计算得到的Kmax‑Kmin+1个平均畸变程度进行L2范数规范化处理等步骤。本发明在K均值聚类算法及肘部法则的基础上，通过对肘部法则得到的平均畸变程度进行L2范数规范化处理及利用余弦定理对其进行进一步的计算，进而得到搜索范围内的最佳K值，该方法可以使得到的最佳K值更具有客观性。
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公开(公告)号：CN112905851B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202110225578.7
申请日：2021-03-01
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06F16/901
摘要： 本发明涉及一种自适应的Hilbert编码和解码方法，属于空间数据库索引技术领域。本发明包括Hilbert曲线状态视图构建阶段，构建编码状态视图，用于实现编码值和坐标之间的映射、及其到下一阶状态的映射；Hilbert编码阶段：根据输入数据的不同，自适应的选择不同的编码策略。对于输入坐标前部连续0超过特定阈值r的情形，采用跳过输入数据前部特定阶的策略，否则采用逐阶迭代编码的策略。对于输入坐标前部为较少的连续0开头的情况时，采用逐阶迭代编码的方式，计算Hilbert编码。本发明通过引入高效掩码操作、首1检测等技术，可避免对特定序列的迭代查表操作，可同时很好的适应均匀分布和偏斜分布的情形，具有较高的效率。
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公开(公告)号：CN109300108B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201810843287.2
申请日：2018-07-27
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明涉及一种基于统计和多高斯的日面亮度分析方法，属天文技术和图像处理计算领域。本发明首先在一定组数下对MUSER原始脏图进行线性转换；接着对转换结果进行单高斯的最小二乘拟合，得到第一个高斯分布的均值μ1及标准差δ1；然后根据三倍标准差原则，把介于(μ1‑3δ1,μ1+3δ1)之间的数据全部剔除；接着对剩余数据进行单高斯的最小二乘拟合，得到第二个高斯分布的均值μ2及标准差δ2；最后根据原始脏图中的最大值、最小值、组数、两个均值μ1和μ2计算得到日面和背景的可能亮度值。本发明将线性转换、最小二乘法结合在一起，分析出MUSER原始脏图中日面和背景的可能亮度值，具备较高的扩展性与普适性。
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公开(公告)号：CN112905851A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110225578.7
申请日：2021-03-01
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06F16/901
摘要： 本发明涉及一种自适应的Hilbert编码和解码方法，属于空间数据库索引技术领域。本发明包括Hilbert曲线状态视图构建阶段，构建编码状态视图，用于实现编码值和坐标之间的映射、及其到下一阶状态的映射；Hilbert编码阶段：根据输入数据的不同，自适应的选择不同的编码策略。对于输入坐标前部连续0超过特定阈值r的情形，采用跳过输入数据前部特定阶的策略，否则采用逐阶迭代编码的策略。对于输入坐标前部为较少的连续0开头的情况时，采用逐阶迭代编码的方式，计算Hilbert编码。本发明通过引入高效掩码操作、首1检测等技术，可避免对特定序列的迭代查表操作，可同时很好的适应均匀分布和偏斜分布的情形，具有较高的效率。
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