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公开(公告)号：CN105022968A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510458902.4
申请日：2015-07-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F21/64
CPC classification number: G06F21/64 , G06F2221/2107
Abstract: 本发明涉及的是内存完整性校验领域，具体为一种基于动态缓存哈希树的内存数据的完整性校验方法。本发明根据程序的局部性原理，对访问频率高的数据块和访问频率低的数据块进行区分；改变缓存哈希树中只存储固定层次的中间结点，使哈希缓存中存储不同层次的中间结点；把内存分成相同大小的数据块data_block，以数据块作为叶子节点建立一棵哈希树；每个数据块有两个计数器counter1和counter2；初始时counter1＝0，counter2＝0；设t代表当前时刻，T为统计周期。本发明由于利用了程序的局部性原理，动态的调整缓存中存储的中间节点。从而从整体上缩短数据块的平均校验路径长度。
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公开(公告)号：CN103905545A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410117148.3
申请日：2014-03-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种内容中心网络中增强的LRU缓存替换方法，其特征在于：当节点接收到一个新数据并需要对数据进行缓存时，首先判断节点是否有足够空间缓存该数据，如果有足够空间则直接缓存，否则进行缓存失效判定；缓存失效判定时，判定是否存在满足判定条件的节点缓存Cache块，所说的判定条件是指该Cache块是否被节点所有邻居提出过请求，如果找到满足判定条件的Cache块，则用新数据块替换该Cache块，否则利用LRU缓存替换算法进行内容替换。
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公开(公告)号：CN101794295A
公开(公告)日：2010-08-04
申请号：CN201010032413.X
申请日：2010-01-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供的是一种面向正则表达式的多模式匹配硬件引擎及产生方法。它是由多个单模式匹配引擎并行组合而成，多个单模式匹配引擎的奇、偶数据总线连接到奇、偶输入数据RAM上。采用模块化设计方法，抽取出此类模式匹配中的基本功能单元模块，再根据每条规则的特定结构将这些基本功能单元模块有序的组合起来，生成单规则模式匹配引擎。按照同样的方法生成多条单规则模式匹配引擎，最后并行执行这些单规则引擎完成模式匹配；同时，通过并行的多模式判断以及双数据通道技术，提高模式匹配的吞吐率。本发明可用于减轻入侵检测系统在模式匹配上的计算瓶颈。
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公开(公告)号：CN101610595A
公开(公告)日：2009-12-23
申请号：CN200910072560.7
申请日：2009-07-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W84/18
Abstract: 本发明提供的是一种自组网多层分级结构的实现方法。包括构建多层分级结构和维护多层分级结构两个步骤；其中，维护多层分级结构又包括维护各层虚拟链路状态信息和维护层次拓扑结构两个部分，它们各自循环反复地运行着；维护层次拓扑结构依赖于维护各层虚拟链路状态信息维护的信息。本发明在多层分级结构的高层群成员以及高层虚拟链路构成元素上，用一些相对稳定的群取代目前多层分级结构中一些易于变化的中心节点，这可以提高结构的稳定性和结构中高层虚拟链路的稳定性；稳定的多层分级结构和高层虚拟链路还可以进一步降低结构的维护开销。
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公开(公告)号：CN118691925A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410722931.6
申请日：2024-06-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/68 , G06V10/764 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种针对长尾分布特征的食物图像识别的数据增强方法、程序、设备及存储介质，通过结合全局与局部采样策略，并挖掘样本间的隐含联系，促进样本间的有效协作。针对长尾分布的特性，发明通过生成多样化的虚拟样本来扩充原始数据集，创建一个更加多元和全面的训练集。此外，采用联合累积学习策略，增强原始样本与虚拟样本的一致性，提升模型捕捉丰富语义特征的能力，并保持分类器的监督学习，通过引入新样本增强模型鲁棒性，从而提高图像识别的视觉效果和准确性。这种数据增强方法不仅提升了模型对食物图像的识别能力，还增强了图像的视觉效果，为基于图像的食物识别技术的发展提供了新的解决方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116579935A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310366995.2
申请日：2023-04-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明属于遥感图像处理技术领域，具体涉及一种基于双倍对数斑点噪声模型的无监督型SAR图像去噪方法。本发明包括获取待去噪的斑点噪声SAR图像I′，利用双倍对数斑点噪声模型建立待去噪的双倍对数斑点噪声SAR图像Z′；将待去噪的双倍对数斑点噪声SAR图像Z′输入至预训练完毕的卷积神经网络中，得到卷积神经网络的输出为通过运算得到斑点噪声SAR图像I′的去噪后的SAR图像R′。本发明通过双倍对数斑点噪声模型，能够在不需要无斑点噪声SAR图像的条件下，利用均方误差损失函数，以无监督的方式对去噪卷积神经网络进行训练，从而完成对SAR图像的斑点噪声去除。
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公开(公告)号：CN108052968B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201711293976.2
申请日：2017-12-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种QSFLA‑SVM的感知入侵检测方法，设置相关参数；对青蛙种群的位置进行初始化；将每个青蛙个体的位置信息传入支持向量机异常序列检测模型，将计算出的测试集分类正确率作为每个青蛙个体适应度函数值，对青蛙种群进行降序排列并对排列后的种群进行子种群划分；利用量子粒子群更新机制对每个青蛙子种群最坏个体进行更新，直到达到局部最大迭代次数；进行全局信息交换，如果达到全局最大迭代次数，则返回全局最优青蛙个体，此时该个体位置信息为SVM异常序列检测模型对测试集分类取得最大正确率时参数最优值，输出最优测试集分类结果。本发明结合基于量子粒子群搜索机制的量子衍生混合蛙跳入侵检测算法和支持向量机来进行入侵检测。
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公开(公告)号：CN111461185A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010198869.7
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于改进K-means的驾驶行为分析方法，它属于驾驶行为分析技术领域。本发明解决了现有K-means方法对驾驶行为聚类结果的科学性、准确性欠佳的问题。本发明为选取最佳的初始中心，提出了DC算法，该算法通过计算数据集中样本密度、类中样本之间平均差异度的倒数以及簇之间差异度三者的乘积作为其中心指标，初始中心由中心指标确定。然后将通过DC算法获取到的初始中心作为默认参数输入K-means算法中，用以提高K-means算法对驾驶行为聚类结果的准确率和稳定性，改进的K-means算法对驾驶行为的聚类结果更加科学。实验结果表明，在对驾驶行为聚类分析的研究上，本发明改进算法的准确率更高、抗干扰能力更强，准确率达到90％。本发明可以应用于驾驶行为分析。
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公开(公告)号：CN110941494A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911210933.2
申请日：2019-12-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种面向深度学习的GPU并行计算的数据处理方法。首先输入数据对计算图进行建模：(1)构建有向图的顶点和边的操作规则；(2)运用拓扑排序定义图中操作的执行顺序；(3)通过训练模型更新参数。然后引入张量生命周期，再进行基于数据运算代价的计算图重写，以求得最优的操作策略主要包括以下步骤：首先进行基于代价的计算图建模，重定义CPU上的操作函数；然后将相同张量的换出操作融合到单个换出操作中；最后运用基于计算和传输代价的张量换回策略得到遍历序列。由此构造出一种基于形式化规则的计算图建模方法。最终本发明将可扩展神经网络和计算图相结合，能够提高模型的训练速度，有效的提高图像处理的效果。
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公开(公告)号：CN105260222B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201510676586.8
申请日：2015-10-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F8/41
Abstract: 本发明公开了一种可重构编译器中循环流水迭代间启动间距优化方。对计数类循环进行RAW数据依赖关系分析，得到RAW_DDA模型；遍历RAW_DDA模型中的[NEXT]集合，对依赖关系next中的Load指令按照ALAP调度算法进行流水段延后；遍历RAW_DDA模型中的[NEXT]集合，对依赖关系next中的Store指令按照ASAP调度算法进行流水段提前；实现启动间距优化。本发明是针对细粒度可重构编译器ASCRA而开发的一种循环流水启动间距的自动优化算法，可以有效改善可重构编译器对可重构计算应用的部署效率，还能有效提高循环流水硬件结构的性能。
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