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公开(公告)号：CN112270331A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011221274.5
申请日：2020-11-04
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv5改进空洞卷积的广告牌违法检测，设及人工智能领域，包括以下步骤：(1)广告牌图像信息的获取；(2)广告牌图像样本的划分；(3)广告牌图像的特征提取；(4)违法广告牌识别模型的构建。本发明采用PANet进行违法广告牌检测模型的构建，提出一种空洞卷积神经网络模型能够提取更多、更有效的特征信息，且可以避免过拟合，使用性能较好的GPU进行训练极大提高了训练的速度，扩大了感受野，不仅可以检测分割大目标且没有降低分辨率，非常适合违法广告牌的精准、快速检测。
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公开(公告)号：CN106033504B
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201510104571.4
申请日：2015-03-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可扩展精度混沌类遗传性的软件序列码生成方法，可扩展精度混沌的轨道的基本结构包括根基因位，通用基因位和独立基因位，其步骤为：第一步，确定输出软件序列码的长度，批量序列码的数量，确定根基因位和通用基因位，并转化为小数作为Logistic方程的x0初始值，确定控制参数的数值；第二步，利用低位迭代法进行计算，在没有达到指定精度之前，一直进行迭代；当达到指定精度之后，输出低位迭代法得到的序列；第三步，将相应的输出序列写入软件数据文件中，作为软件序列码，重复第二步，直到满足所指定的批量序列码的数量。本发明利用了独立基因位的稳定周期和随机多样性的特点，适合于保护计算机软件的合法使用。
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公开(公告)号：CN118733143A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410880880.X
申请日：2024-07-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F9/445 , G06N3/092 , G06N3/084 , G06N3/045 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及了多移动设备和单个边缘服务器之间的端边协同任务处理系统。移动设备通过无线信道卸载计算密集型任务到边缘服务器，可以选择在本地计算和边缘计算两种模式，并且构建了一个以最小化任务能耗和时延的加权和为目标的长期系统优化问题。我们通过引入虚拟能量队列和李雅普诺夫函数，保证系统稳定性的同时最小化能耗和时延。引入多智能体深度强化学习方法，利用双层竞争深度神经网络结构进行任务迁移比例、CPU周期频率与传输功率的优化。算法通过经验回放机制和梯度下降算法训练智能体的actor和critic网络，实现各终端设备在动态环境中的最优策略学习。与现有技术相比，本发明能够有效降低任务处理时延和能耗，保证系统稳定性。
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公开(公告)号：CN118626206A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410657749.7
申请日：2024-05-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提出了一种改进麻雀搜索算法(SSA)的多目标云任务调度方法，简称MISSA。旨在优化云资源分配问题。该算法首先引入非线性自适应衰减因子，对生产者位置进行精细调整，以实现全局探索与局部开发的均衡。此外，MISSA还引入了新的边界控制机制和创新策略，显著提升了性能不佳的解决方案。本发明的目标是减少完工时间和总能耗，并实现负载的均衡分配。为了全面评估MISSA的性能，我们采用了一组基准函数进行测试，以验证其解决全局优化问题的能力。此外，将MISSA应用于云任务调度问题，其表现优于其他现有的元启发式算法，充分证明了MISSA在云任务调度领域的高效性和优越性，为云资源管理提供了一种创新的优化方法。
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公开(公告)号：CN117235799A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311411123.X
申请日：2023-10-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于强化学习的个人金融信息敏感数据安全保护系统，具体为：1.定义软件系统接口、实现数据规范化，个人金融信息的敏感数据和特征集合的加细分类，对敏感数据加密，初始化系统后进行强化学习训练；2.由软件系统入口导入特征数据，提取特征并进行数据预测分析；3.通过软件系统出口还原信息，输出结果。本发明建立了个人金融信息敏感信息和特征的分离方法，在保护个人金融信息中敏感数据安全的前提下，探索了金融数据共享、分析和处理的有效解决方案；通过强化学习方法，从个人金融信息中发掘数据特征，有效地解决了以往在个人金融数据分析中重复数据对分析效果产生不利影响的问题，提高了金融数据分析的质量和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116203965A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310269020.8
申请日：2023-03-19
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提出了一种基于AGV的路径规划算法，针对生产车间中AGV的结构和特点提出改进的蚁群算法(Ant Colony Optimization，ACO)的路径规划算法。针对蚁群算法存在效率低、收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺点，因此，提出一种结合A*算法与蚁群算法改进的ASACO算法，首先根据生产车间地形环境运用栅格法来创建栅格地图，根据栅格地图确立起始点和终点，之后运用启发式A*算法来构建起始点到终点的预估路径，通过预估路径初始化蚁群算法的信息素浓度，避免蚁群算法的前期盲目搜索，针对实际情况中不只针对单纯的路径距离同时对路径的转弯角度与转弯次数作为考量因素，最后通过蚁群算法的来找到最适合AGV的行驶路径。对比试验发现该算法有着明显的优化效果。
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公开(公告)号：CN109858588B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201910013696.4
申请日：2019-01-08
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于混沌映射的二维码并行生成方法，客户端与服务器端通过消息传递接口函数(MPI)进行交互。客户端通过MPI函数向服务器发出QR码请求并通过MPI函数将信息源传送给服务器；服务器受理客户端请求并将信息源接收完毕后，先通过处理器核心的两个线程以及Logistic混沌映射和分段线性混沌映射将包含信息源的数据码字进行干扰从而并行生成混沌随机比特序列，然后，通过处理器核心的多个线程对QR码的不同区域并行填充，在填充数据与纠错码区域时，将所述区域分成左区和右区，与剩下的区域一同并行填充，最后，将组装成的QR码存放到动态缓冲区中，通过MPI函数将QR码发送给客户端。
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公开(公告)号：CN114493909A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111577127.6
申请日：2021-12-20
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06Q50/04 , G06Q10/06 , G06F30/20 , G06F111/06
Abstract: 一种基于工作流的制造工艺调度优化方法。本发明针对如何优化制造工艺的时间质量成本的调度问题提出了三层工作流调度模型优化算法。该算法首先根据制造工艺的偏序关系建立三层同构工作流决策模型，其次根据所提出的识别规则计算每层位置节点自由度，再通过串归约算法由后向前分层对其进行归约，计算每层的最优配置解。最后采用正向调度完成对整个三层工作流模型的多目标优化。对比发现，在限定时间内该优化算法确实能实现生产质量与成本的动态平衡，且较传统单目标优化算法有显著的优化效果。因此，本发明具有一定的可行性和有效性。
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公开(公告)号：CN113114492A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110359051.3
申请日：2021-04-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Markov微分博弈区块链模型的安全态势感知算法,属于网络空间安全领域。该方法通过对日蚀攻击产生的安全数据分析，建立相应的Markov微分博弈攻击图模型；并对攻防双方的攻防强度进行分类，通过多阶段的攻防博弈，结合区块链系统各节点的安全等级以及博弈双方最终目标函数值综合评估系统实时安全状态。通过仿真实验结果表明，所提模型和算法不仅可以有效评估区块链网络整体安全性，而且在预测未来安全状态也具有可行性。
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公开(公告)号：CN204568080U
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201520257827.0
申请日：2015-04-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B65B1/08
Abstract: 一种自动化装药控制设备，它涉及一种包装装置。本实用新型为解决现有的灌装机需要人工装瓶盖、拧瓶盖的问题，进而提供了一种集装药丸、自动装瓶盖和拧瓶盖一体的自动化装药设备。本实用新型包括机架、自动控制柜、工位转换装置、装药丸装置、装瓶盖装置和拧瓶盖装置，所述机架包括机架一、机架二和机架三，机架一的侧面设置有自动控制柜，机架一上设置有装药丸装置，机架一左方设置有机架二，机架二上设置有工位转换装置，机架二侧面设有拧瓶盖装置，机架二前方设有机架三，机架三上设有排瓶盖装置，所述工位转换装置、装药丸装置和拧瓶盖装置都分别设有电机，所述排瓶盖装置设有电机和气缸，每个电机和气缸都与自动控制柜相连。本实用新型通过自动控制柜的操作自动完成装药丸、装瓶盖、拧瓶盖作业全自动化工况转化，这样提高了瓶类药丸灌装机工作效率，适合用于全自动瓶类包装生产一体机上，也适用于大批量的瓶类包装生产线上。
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