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公开(公告)号：CN112699039B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202011641866.2
申请日：2020-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于分类树的测试数据自动生成方法及系统，属于软件测试领域。本发明是为了解决现有的测试数据生成方法存在数据生成效率较低的问题以及测试覆盖率较低的问题。本发明提出了一种联合覆盖数组的覆盖准则，然后利用带有分类树的测试数据表对待测试的数据进行表示；基于测试数据的约束描述和覆盖准则，针对于不存在次序约束和存在次序约束的情况，采用遗传算法生成联合覆盖数组。本发明主要用于测试数据的生成。
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公开(公告)号：CN116861640A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310724090.8
申请日：2023-06-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于时空插值的高分辨温盐数据生成方法及装置，方法包括获取温盐的时空监测数据，对所述时空监测数据的总体分布形式进行检验，提取满足平稳性的温盐时空数据；根据所述温盐时空数据中的时间数据得到时间变异函数，根据所述时空数据中的空间数据得到空间变异函数；根据所述时间变异函数和所述空间变异函数，构建时空变异函数；利用时空Kriging插值法对所述时空变异函数进行插值，得到高分辨率的温盐网格数据。本发明中公开的方法或装置可同时考虑时间维度和空间维度的观测数据，并基于时空分布离散、稀疏的观测数据生成标准化的、具有高分辨率的温度和盐度网格数据。
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公开(公告)号：CN116090509A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211574764.2
申请日：2022-12-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于分离注意力机制的多变量时空数据生成方法，包括构建多变量时空数据生成网络模型；该模型包括编码器和解码器，编码器和解码器采用分离注意力机制对时空数据进行编码和解码，分离注意力机制，包括多头时间注意单元，多头通道注意单元和多头空间注意单元；根据同方差不确定性和高斯似然最大化，确定损失函数；获取历史数据和目标数据，根据所述损失函数对多变量时空数据生成网络模型进行训练；利用训练好的所述多变量时空数据生成网络模型生成时空数据。本发明公开的时空数据生成方法，能实现自动捕获时空上下文信息和通道间的耦合关系，进而实现在规则网格上进行空间模型化和映射，最终重构完整的时空信号。
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公开(公告)号：CN112699039A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011641866.2
申请日：2020-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于分类树的测试数据自动生成方法及系统，属于软件测试领域。本发明是为了解决现有的测试数据生成方法存在数据生成效率较低的问题以及测试覆盖率较低的问题。本发明提出了一种联合覆盖数组的覆盖准则，然后利用带有分类树的测试数据表对待测试的数据进行表示；基于测试数据的约束描述和覆盖准则，针对于不存在次序约束和存在次序约束的情况，采用遗传算法生成联合覆盖数组。本发明主要用于测试数据的生成。
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公开(公告)号：CN112101664A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010975903.7
申请日：2020-09-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于堆叠LSTM‑GRU的多参数大气环境数据生成方法，由于大气环境数据样本具有特征多，数据量巨大的特点，单独使用LSTM模型训练需要大量时间。GRU与LSTM相比结构更简单，网络参数减少进而收敛速度更快。将LSTM和GRU相结合，在LSTM有效处理大量大气环境数据的前提下，加快网络训练速度。同时由于单层的网络结构过于简单，远远不能满足处理大气环境数据多特征的需求，采用多层的网络结构实现多参数大气环境数据生成。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110717354A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201810757826.0
申请日：2018-07-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督K-SVD与多尺度稀疏表示的超像元分类方法，首先，对高光谱图像的训练样本进行半监督K-SVD字典学习，得到过完备字典；其次，将所述训练样本和所述过完备字典作为输入，进行超像元多尺度稀疏求解，得到训练样本的稀疏表示系数矩阵；最后，以求得的所述稀疏表示系数矩阵和所述过完备字典通过残差法和超像元投票机制得到超像元分类结果。本发明具有良好的去除椒盐噪声，丰富训练样本的能力。可以在各种样本数量条件下达到十分稳定的分类结果。本发明的提出对于解决高光谱图像分类领域的椒盐噪声问题，高维度小样本问题以及基于稀疏表示的分类算法如何有效利用空间信息上都有着十分重要的意义。
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公开(公告)号：CN110717252A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910893969.9
申请日：2019-09-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于WRF和SEDRIS的虚拟大气环境数据生成方法及系统，在Windows平台下，运行配置及运行控制模块，生成namelist配置文件和运行脚本，并传递给Linux平台下的WRF模型；在Linux平台下运行运行脚本，运行脚本控制WRF调用数据源和namelist文件夹下的配置文件，生成WRF模式输出文件；在Windows平台下，使用数据格式转化模块从WRF模式输出文件中提取大气环境数据，生成M3D格式的大气环境中间数据；在Windows平台下，使用SEDRIS转换模块，将M3D格式的大气环境中间数据转换为STF格式，实现了气温，气压，水平风向，水平风速，垂直风速，相对湿度，水汽混合比这7种三维大气环境数据的生成。此外，研究综合环境数据表示与交换规范，使转化为标准格式的大气环境数据可以被不同的数据使用者和平台使用，从而提高大气环境数据的规范性与交互性。
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公开(公告)号：CN110503140A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910735414.1
申请日：2019-08-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度迁移学习与邻域降噪的分类方法，将在源数据集上预训练的CNN浅层网络权值参数迁移至目标数据集，通过网络微调，随机初始化目标数据集网络训练的CNN深层网络权值参数，并在目标数据集上重新训练，完成基于迁移学习的高光谱图像分类，然后，再对通过迁移学习输出的高光谱图像分类的图像标记结果进行基于八邻域点众数标签的最优邻域点降噪，最终输出降噪后的图像分类结果。
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公开(公告)号：CN110471124A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910672214.6
申请日：2019-07-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了虚拟试验光电信号大气传输效应主动计算服务方法及系统，研究光电信号主动识别方法，结合H-JTP平台数据订购方法实现对虚拟试验场内实体发出光电信号的检测；研究信号可探测实体的检测方法，根据光电信号探测原理，确定虚拟试验空间中可接收相应光电信号的实体集；研究传输效应计算方法，建立复杂环境下光电信号发射源实体和信号可接收实体之间的传输路径，并进行传输效应计算；研究效应计算信息推送方法，实现将计算结果推送给信号可接收探测实体。本发明明显提高了虚拟试验环境的构建效率，大幅度提高了环境效应计算模型的可重用性和易用性，适用于对复杂大气环境中的光电传输效应模拟的计算。
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公开(公告)号：CN105187420B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201510534673.X
申请日：2015-08-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 一种基于RS422总线的通讯协议匹配方法，涉及通讯协议匹配方法，尤其涉及一种基于RS422总线的通讯协议匹配方法。本发明是要解决现有的复杂信息系统内部由于RS422数据接收过程中断数据分组不均匀导致数据包易丢失和通讯过程易受到错误帧干扰问题、通讯协议数据完整性和正确性难以保障的问题。本发明方法通过以下步骤进行：一、建立通讯协议匹配模板；二、接收并缓存RS422数据；三、匹配传输通道；四、匹配帧头首字节；五、匹配帧头全内容；六、匹配帧长度；七、匹配帧尾。采用本发明方法后，通讯协议数据满足了完整性和正确性要求。本发明可应用于航空航天和工业控制等各个领域中。
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