公开(公告)号：CN112860959A

公开(公告)日：2021-05-28

申请号：CN202110160938.X

申请日：2021-02-05

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 巩建光 ,  刘凌灼 ,  黄若文 ,  吴昊 ,  王福焱

IPC: G06F16/903 ,  G06F16/901 ,  G06F40/295 ,  G06F40/205 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种基于随机森林改进的实体解析方法，包括以下步骤：S1：提供一个包括k个决策树的随机森林F，提供若干个字符串Bi；S2：执行修剪步骤包括：S2.1：从k个决策树中提取m个决策树Tm，分别使用Tm执行每一个字符串Bi，得到输出Cm；S2.2：建立集合I＝C1∩C2∩，∩Cm；S3：执行验证步骤包括：S3.1：建立集合J＝(C1∪C2∪，∪Cm)\(C1∩C2∩，∩Cm)；S3.2：从随机森林F中提取n个决策树Rn，使用Rn执行集合J，以生成集合Kn；S4：随机森林F输出结果为I∪K1∪K2∪，∪Kn。本发明通过将执行每一个决策树分解为在修剪步骤中执行树的子集，然后在验证步骤中执行剩余的树，通过树的重用计算简化执行决策树集，以大幅缩短时间。

公开(公告)号：CN111291860A

公开(公告)日：2020-06-16

申请号：CN202010031422.0

申请日：2020-01-13

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 李思照 ,  姜宏睿 ,  孙建国 ,  巩建光 ,  阎梓宁 ,  王文衫

IPC: G06N3/04 ,  H04L29/06

Abstract: 本发明属于深度学习入侵检测技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络特征压缩的异常检测方法。本发明采用独热编码以及离差标准化的技术，将数据特征进行预处理，使得深度学习模型可以更有效的识别数据集的特征，从而减少数据的失真率；通过嵌入层将独热编码的稀疏矢量压缩为密集矢量，减少每次模型的训练时间；通过离差标准化来对原始数据进行线性变换，使得数据在变幻之后仍然保持原有的线性关系，这样可以提高模型在入侵检测之中的精度。本发明的入侵检测准确率较高，训练时间短，预测精度高，可以广泛应用于网络入侵检测等方面。

公开(公告)号：CN111260553A

公开(公告)日：2020-06-09

申请号：CN202010031378.3

申请日：2020-01-13

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 李思照 ,  孙建国 ,  王春艳 ,  贺子天 ,  巩建光

IPC: G06T3/40 ,  G06T7/246

Abstract: 本发明属于视觉计算系统技术领域，具体涉及一种基于远距离无损视频传输的国产视觉计算系统。本发明将国产处理器作为基本计算单元，实现并行计算处理，同时可实现并行计算和指令流的编程，支持分布式异构计算系统的功能按需灵活配置与资源规模扩展。支持视觉计算资源的动态配置。通过优化配置细粒度不同的并行计算模块，同时优化分布式异构计算系统的资源利用率和运行能耗，突破多模态视频融合与显示处理的速度和效能瓶颈，实现实时性需求情况下视觉计算规模的压缩优化，保证国产处理器处于低功耗高效运行。本发明将输入的视频经过视觉计算后，以目标识别后的视频作为输出，具备高效能计算、多模态图形图像处理、架构动态可重配置等能力。