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公开(公告)号：CN102402615A
公开(公告)日：2012-04-04
申请号：CN201110434707.X
申请日：2011-12-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种基于结构化查询语言语句的源信息追踪方法。首先将SQL语句按其不同的结构进行分类，之后对不同类型的SQL语句进行逆向处理，在得到源信息后将源信息进行存储，并在源信息上再次执行原SQL语句，与之前得到的结果集进行对比，得出结论。该源信息查询方法已经通过实际数据进行了验证，验证结果证明该方法与其他数据血缘方法相比，可以在原有SQL的基础上，直接对SQL语句进行处理，将其有效的转化成源信息查询语句，并成功查找到对应的源信息。本发明提供的数据追踪方法适用于关系数据库中源信息的查询，可应用在各领域中对源信息进行的查询和存储。
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公开(公告)号：CN118097216A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311760397.X
申请日：2023-12-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种融合特征金字塔和自适应原型选择的图像分类方法，它属于深度学习和图像分类领域。本发明解决了在小样本图像分类任务中，由于难以学习到丰富的知识以及易出现过拟合导致分类效果差的问题。本发明方法为：步骤一、搭建FResNet网络，将训练集中的图像依次输入到FResNet网络内，利用训练集中的图像对FResNet网络进行训练；直至对训练集中图像的分类准确率达到设定的阈值时停止训练，获得训练好的FResNet网络；步骤二、将待分类图像输入训练好的FResNet网络，利用训练好的FResNet网络输出待分类图像的特征向量，再根据待分类图像的特征向量确定待分类图像所属的类别。本发明可以应用于小样本图像分类。
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公开(公告)号：CN114022714B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111333621.8
申请日：2021-11-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于Harris的数据增强图像分类方法及系统，它属于数据处理技术与计算机视觉技术相结合的学科交叉领域。本发明解决了采用现有的数据增强方法获得的图像分类准确率低的问题。本发明通过采用Harris算法进行数据增强，使训练好的卷积神经网络提取图像信息特征的强大功能得以充分利用，提高了对图像分类的准确率、鲁棒性以及泛化性能；与现有的数据增强算法相比，在相同难度的图像分类任务中，本发明方法的收敛速度较快，算法的运行效率更高，总回报增多，能够有效进行训练数据集的遮挡，加大训练难度，使分类算法的准确率上升了3.86％，从而提高了算法的性能。本发明可以应用于图像分类领域。
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公开(公告)号：CN110969009B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN201911223545.8
申请日：2019-12-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/242 , G06F40/289
Abstract: 本发明属于自然语言文本处理技术领域，具体涉及一种汉语自然语言文本的词语切分方法。本发明基于无监督学习中的基于良好度量的方法设计，在其中加入了少量工作量的人工的步骤，即需要人工整理中心词，人工整理中心词的优点是使词表的质量和词语类别更加可控，进一步地，可以降低对语料词语分布特征的需求，特别适用于语料的词语分布不理想以及领域合成词的中心词数量较少的情况。本发明的词语切分方法适用于领域的自然语言文本，特别地，最适用于在领域合成词和非标准词较多的领域，其分词效果好于通用的开放域分词工具的效果，结果有益于进一步在相关领域自然语言处理的后续步骤，特别是在知识抽取或知识图谱中的应用中。
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公开(公告)号：CN116386890A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310365991.2
申请日：2023-04-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于多模态数据的心功能分级系统，具体涉及一种适用于心力衰竭的基于多模态数据的心功能分级系统，为了解决在利用机器学习系统分析心力衰竭数据时只使用一种检查数据容易产生误差，导致心功能分级效果不理想，使得心力衰竭检查结果不准确的问题。它依次包括数据读取模块、多模态机器学习模块、训练模块和测试模块，数据读取模块用于读取多模态的检查数据；多模态机器学习模块，用于接收数据读取模块的检查数据，对检查数据进行分析，输出心功能分级；它依次包括数据融合单元、特征提取单元和分级单元，训练模块用于训练多模态机器学习模块，测试模块用于测试多模态机器学习模块。属于医疗领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112836507B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110039892.6
申请日：2021-01-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F40/289 , G06F16/36 , G06F16/35
Abstract: 本发明属于文本主题抽取技术领域，具体涉及一种领域文本主题抽取方法。本发明应用了统计学习方法中的LDA主题模型，并在LDA主题模型三层贝叶斯网络基础上提出增加审计方法层，形成四层贝叶斯网络。该模型认为文本由审计方法的多项分布构成，审计方法由主题的多项分布构成。首先分别生成审计方法、文本主题和词语的多项分布，然后由狄利克雷分布为主题的多项分布，审计方法的多项分布和词语的多项分布分配参数，利用吉布斯抽样计算得到真实的包含审计方法的主题分布参数。该方法相较于LDA主题模型，在提取出的主题中加入了审计方法的信息，降低了主题间重叠度过高的问题，同时也可以为四险一金领域知识图谱的审计工具集提供支持。
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公开(公告)号：CN112131404B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202010990634.1
申请日：2020-09-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/166 , G06F40/189 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/10 , G06Q40/08
Abstract: 本发明属于知识图谱技术领域，具体涉及一种四险一金领域知识图谱中实体对齐方法。本发明提出了在TransE模型中根据关系类型动态调整嵌入损失函数的策略，通过增加嵌入层优化不同属性和关系条件下的TransE损失函数，将LSTM网络和Bert对属性值的嵌入结果进行融合，在属性值的嵌入中考虑了属性值的语义信息，并将结构嵌入和属性嵌入联合训练，最终获得知识图谱的联合嵌入表示。本发明将实体嵌入的语义信息与字符信息进行组合，将实体嵌入距离与LCS相似度进行组合，并在考虑两种相似度的条件下选择候选实体对。本发明可以有效的解决由于中文知识图谱中链接数量不足、实体在不同知识图谱中名称不一致导致对齐困难的问题。
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公开(公告)号：CN114840857A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210476264.9
申请日：2022-04-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于深度强化学习与多级覆盖策略的智能合约模糊测试方法及系统，它属于区块链智能合约安全检测技术领域。本发明解决了现有智能合约动态漏洞检测方法效率低，不适用于智能合约程序特性的问题。本发明首先根据智能合约二进制代码得到对应ABI规范，再使用二进制代码和ABI规范生成初始种子加入到多级覆盖策略定义的种子树。再从种子树中选择种子进行变异，并将变异种子和二进制代码送入智能合约执行环境，分析合约执行后产生的执行记录计算变异种子是否出现新覆盖特性，若出现则变异种子加入种子树，并将变异种子的覆盖特性作为奖励送入DDPG算法，用于下一次变异策略的选择，直至循环终止再判断该合约是否有漏洞。本发明可以应用于智能合约模糊测试。
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公开(公告)号：CN113642245A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110975058.8
申请日：2021-08-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种舰船辐射噪声数据集的构建方法，它属于水声信号识别领域。本发明解决了实采舰船辐射噪音样本稀缺的问题。本发明根据现有的舰船辐射噪声数据实采样本，利用仿真技术生成符合实际需要的舰船辐射噪声，将仿真舰船辐射噪声和实采的海洋噪声一起作为原始噪声数据集，将LOFAR谱用于预处理，保留关键特征，最后用GAN实现样本扩展，从而获得更多的数据集来满足深度学习大数据量的需求。本发明可以应用于对舰船辐射噪声数据集的构建。
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公开(公告)号：CN113467481A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110918358.2
申请日：2021-08-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种基于改进Sarsa算法的路径规划方法，属于强化学习和路径规划领域。本发明为了解决基于传统Sarsa算法的路径规划过程存在规划收敛速度较慢、规划效率较低的问题。本发明针对于待进行路径规划的区域建立地图模型，引入路径矩阵P(s，a)，在智能体探索的过程中，动态调整贪婪因子ε，采用ε‑greedy策略进行动作选择，智能体采取动作a后，环境会反馈一个奖励R并进入到下一个状态s′；并基于路径矩阵更新Q值表，从而基于改进的Sarsa算法实现路径规划。主要用于机器人的路径规划。
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