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公开(公告)号：CN113313203A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110690614.7
申请日：2021-06-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于图像识别技术领域，具体涉及一种基于可拓理论和深度学习的医学图像分类方法。本发明提供了融合医学领域知识、深度学习和精细化策略的分类方法，该方法结合了医学领域特征和深度学习特征，对医学图像进行快速、准确的分类。本发明利用可拓理论中可拓关联函数来检测蓝白结构的存在性，将医学图像初步分类为良性病图像和疑似恶性病图像，采用了基于YOLOv3的改进模型YoDyCK模型，可快速准确地提取疑似恶性病图像的深度学习特征，从而提高医学图像的最终分类准确度和效率。
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公开(公告)号：CN112288156A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011155619.1
申请日：2020-10-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了基于元学习和图注意力时空神经网络的空气质量预测方法，属于空气质量预测技术领域。获取数据；将多个城市划分为源城市和目标城市；根据城市监测站点地理空间数据构建图结构，将监测站点位置作为图的顶点，通过设置距离阀值来确定任意两顶点是否存在边；根据城市监测站点图结构构造输入特征向量，输入图注意力时空神经网络模型进行计算，图注意力时空神经网络模型是由图注意力网络(GAT)和双层长短期记忆网络(LSTM)组成，获取监测站之间的空间相关性和时间相关性；从多个源城市中迁移知识，对注意力时空神经网络模型进行有效的初始化。本发明可以在数据缺失的情况下保持空气质量的时空预测的准确性。
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公开(公告)号：CN111105142A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911165526.4
申请日：2019-11-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出了一种面向用户个性化隐私保护的众包任务分配方法，包括以下步骤：初始化用户隐身区域，生成以用户为中心的正方形区域，在区域内随机选择一个点，以该随机点为中心生成面积大小相同的正方形区域；对隐身区域进行网格划分，计算每个网格的信息量；依次删除信息量最低的网格，在当前隐身区域边界的相邻网格中选择信息量最高的网格进行替换扩充，得到最大信息量的连续隐身区域；计算任务分配过程中用户期望距离；平台选择用户期望距离最小的有限分配，选出满足任务请求者需求的所有用户。本发明在提供众包任务服务过程中，为用户提供个性化隐私方案的同时，通过对用户隐身区域的合理规划，增强用户的隐身效果，为用户隐私提供更好的保障。
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公开(公告)号：CN110991156A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911142359.1
申请日：2019-11-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F40/186 , G06F8/30
Abstract: 本发明是一种基于船舶数值虚拟试验的报告自动生成方法。本发明本发明主要包括：框架设计、数据处理、后处理、数据替换和框架集成。本发明提出的基于船舶数值虚拟试验的报告自动生成方法，可以将在网页进行虚拟试验时所生成的json文件或相关的数据文件通过智能抽取，自动将其转换成对应的图像、表格、文本，并生成试验报告。这种试验报告自动生成的方法不但可以准确的表达数据之间的关系，还可以展现出各种试验结果。使试验结果具有更好的通用性和一致性，并且提高了生成试验报告的效率。
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公开(公告)号：CN119006896A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411011291.4
申请日：2024-07-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/94
Abstract: 本发明提出一种面向联邦分类学习的公平感知激励方法，包括：步骤1：服务端初始化全局原型；步骤2：客户端初始化本地模型参数，利用全局原型，结合本地私有数据进行训练，更新本地模型参数和本地原型；步骤3：客户端将更新后的本地模型参数和本地原型上传至服务端；步骤4：对接收到的本地模型参数进行质量检测，生成边缘激励；步骤5：利用边缘激励和更新后的本地原型进行聚合，得到共识原型；步骤6：进行原型级别聚合，获取新的全局原型；步骤7：重复步骤2‑6，直至达到最大循环次数，输出最终的全局原型和每个客户端的个性化模型。本发明能更好地缓解数据异质性和类别不平衡对模型精度的影响，确保协作公平并激励高质量客户参与联邦学习。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119006895A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411011148.5
申请日：2024-07-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/778 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种面向图像分类的个性化联邦学习方法，包括：步骤1：基于服务器初始化全局原型#imgabs0#步骤2：将初始化后的全局原型发送至客户端；步骤3：客户端初始化本地模型参数#imgabs1#将本地数据集随机划分，对全局原型进行更新，获取更新后的模型参数和本地原型；步骤4：客户端保留更新后的模型参数，并将更新后的本地原型上传至服务器；步骤5：服务器对所有客户端上传的本地原型进行聚合，生成新的全局原型；步骤6：重复步骤2‑6，将每次得到的全局原型发送至客户端进行更新，直至达到最大循环次数，输出最终的全局原型。本发明能够更好地缓解数据异质性对模型精度产生的影响，获得更高的分类准确率，大大降低客户端与服务器之间的通信成本。
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公开(公告)号：CN118964347A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410914001.0
申请日：2024-07-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F16/27 , G06F16/28 , G06F11/14
Abstract: 本发明提出一种基于键值的分布式异源多模态数据管理系统及方法，其中，系统包括：数据采集模块、数据分析模块、数据储存模块、OLAP分析引擎和OLTP读写引擎。本发明采用多副本方式保证数据的一致性和鲁棒性，无论是关系型数据还是文件型数据，都能够通过多副本的方式在系统中进行备份和存储，确保数据的安全和可靠性。这种数据一致性和可靠性的保障将极大地降低数据管理系统的风险，避免了数据丢失或损坏的可能性，保护了用户的数据资产，本发明还设计了支持高效分布式查询处理的存储模式，满足ACID约束，为用户提供持久化和读写服务，对于文件型数据，本发明将value分离出来单独存储，降低了写放大现象，节省了I/O带宽和CPU资源，提供了高效的读写性能。
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公开(公告)号：CN116405289A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310376914.7
申请日：2023-04-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出一种船舶虚拟试验平台身份认证系统。所述系统包括应用层、业务层、智能合约层、数据存储层四部分。所述系统对传统的公钥基础设施技术进行改进，利用区块链的安全性、不可逆、不可篡改性和透明性等优势，对存储数字证书的区块打上时间戳使其形成一个连续的、前后关联的诚实数据记录结构，有效的提升公钥基础设施体系的透明度，加强身份认证的可信度。
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公开(公告)号：CN110909057B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN201911154837.0
申请日：2019-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/25 , G06F16/27 , G06F16/28 , G06F11/14 , H04L67/06 , H04L67/1097 , H04L67/2866 , H04L67/1004
Abstract: 本发明公开了一种数值水池虚拟试验数据中间件系统及其工作方法。数值水池虚拟试验应用系统（200）通过API模块（112）和通信模块（113）与主中间件（120）的通信模块（122）双向传输信号，通信模块（122）通过任务处理模块（124）与数值水池虚拟试验底层分布式NoSQL数据库（300）双向传输信号。由于数值水池虚拟试验的数据包括数值型数据、字符串、数组和图像等各种异构数据，而且属于大规模数据，用户对数据的安全和并发任务处理要求比较高；因此需要在底层配置分布式NoSQL数据库集群模式，满足对多用户、多任务的高并发需求。
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公开(公告)号：CN110442800A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910659962.0
申请日：2019-07-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9536
Abstract: 一种融合节点属性和图结构的半监督社区发现方法，属于网络分析技术领域。包括以下步骤：1)计算m个属性的信息熵；2)计算属性相似度；3)利用Jaccard相似度计算结构相似度；4)计算属性和结构总的相似度；5)寻找K个初始社区；6)初始化初始社区矩阵；7)结合半监督方法计算出社区划分矩阵；8)计算平衡值(trade-off)分析参数的合理取值范围9)根据trade-off和模块度获得最优的模块度及社区发现结果。本发明通过不断调节算法中涉及的参数来得到一种合理地划分方式，并最后给出对于社区发现最优结果以及算法参数合理范围；融合属性进行社区发现，给出了属性所占比例的合理范围，社区发现模块度和紧密度得到提高。
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