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公开(公告)号：CN110968576A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911189468.9
申请日：2019-11-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/215
Abstract: 本发明提供的是一种基于内容相关的数值型数据一致性清洗方法。(1)利用CNFD对数据进行规则发现和合并；(2)使用CNFD-detect算法检测数据中存在的不一致数据；(3)使用CNFD-repair算法对数据中不一致数据进行修复；(4)对于修复过的数据进行再次检测和修复。本发明采用CNFD-detect算法检测出不一致数据，判断规则是否可能发生死锁，若是则将可能发生死锁规则放在一起，统一赋值再进行修复，若否则直接修复；对修复后的数据迭代进行检测，以解决修复产生新的不一致矛盾。本发明在数据一致性清洗方向，无论是错误检测率还是错误修复率，或是实际中的应用方面，均表现出了优越性和极好的适应性。
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公开(公告)号：CN110889282A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911189487.1
申请日：2019-11-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/211 , G06F40/216 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的文本情感分析方法。(1)输入文本数据，去除停用词，提取关键字，形成关键字集合。(2)通过构建关键字共现图，形成稠密的子图；获取子图和文档中句子的向量表示，进而将句子分配给子图；设计子图与子图之间的边缘连接和边缘权重，形成文档的拓扑交互图表达；(3)将拓扑交互图作为Emo-GCN模型的输入，进行抽取节点特征变换，然后融合局部结构信息，获得节点聚合矩阵。将聚合的信息做非线性变换。Emo-GCN模型采用层级结构，逐层抽取特征。本发明采用新颖的拓扑交互图表达文本信息进而使用图卷积神经网络进行文本情感分析，并且仍然具备强大的适应性。该方法应用于产品推荐、市场预测、决策调整，具有极高的商业价值。
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公开(公告)号：CN110827857A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911189489.0
申请日：2019-11-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于谱特征和ELM的语音情感识别方法。原始语音信号进行基本特征提取包括韵律特征、音质特征；利用Teager能量算子TEO算法提取梅尔频率倒谱系数MFCC和耳蜗滤波倒谱系数CFCC，二者加权得到teCMFCC特征，并与基本特征值进行融合，构建特征矩阵；用Fisher准则和相关分析对特征进行选择降维，保留语音信号的个性特征；建立极限学习机ELM决策树模型，完成语音情感识别分类。本发明强调了语音信号的非线性特征，具有很好的鲁棒性，在中国科学院自动化研究所录制的CASIA中文情感语料库上进行实验，验证提出的基于谱特征和ELM的语音情感识别算法对中文语音信号具有很好的分类识别精度。
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公开(公告)号：CN103961240B
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201410206148.0
申请日：2014-05-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供踝足康复训练装置及平衡训练系统，踝足康复训练装置的前支撑板下端固定在底板上，前脚掌踏板与前支撑板的上端铰接，前脚掌踏板和后脚掌踏板通过第二销轴铰接，后脚掌踏板底部设置第一‑第二销孔，第一‑第二销孔里分别安装第一‑第二销，第一球铰分别连接第一销和第三销，第二球铰分别连接第二销和第四销，第三销连接第一伺服电动缸单元，第四销连接第二伺服电动缸单元，第一伺服电动缸单元通过第三球铰与底板相连，第二伺服电动缸单元通过第四球铰与底板相连。本发明踝足康复训练装置可以分别对患者踝关节和足部跖趾关节的康复训练。平衡训练系统通过踝足康复训练装置改变患者重心位置，进行平衡训练。
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公开(公告)号：CN105915291A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610364225.4
申请日：2016-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B10/2575 , H04B10/40 , H04B10/69 , H04L27/26
CPC classification number: H04B10/25752 , H04B10/40 , H04B10/697 , H04L27/2614
Abstract: 本发明提供的是一种非对称限幅直流偏置光OFDM系统峰均比抑制方法。在发送端，对输入的信息序列进行串并变换及映射，并保证生成的信息向量具有Hermitian对称。将此向量分成奇数子载波向量和偶数子载波向量，分别送入ACO?OFDM和DCO?OFDM信号生成模块。将两路生成的时域信号相加，添加循环前缀并进行并串转换，再由光发射机发送出去；在接收端，将接收到的光信号转化成电信号，然后经过去除循环前缀和串并转换，再经过FFT变换得到频域向量，奇数子载波上的发送信号直接从接收到的频域向量中奇数子载波中直接提取，偶数子载波上的发送信号借助对奇数子载波上的发送信号的估计恢复出来。本发明能有效地抑制峰均比。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104912734A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510293488.6
申请日：2015-06-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: Y02E10/72
Abstract: 本发明的目的在于提供一种可防失速的垂直轴风力机，叶片上部与上支撑梁铰接；叶片下部通过安装架与下支撑梁连接，安装架与下支撑梁中间安装有离心球保护装置，当风速过高时离心球保护装置可使叶片下部与下支撑梁脱离；连杆一端与叶片下部铰接，另一端连接安装在主轴中的杠杆，杠杆支点通过轴固定在主轴中；当高风速下叶片下部与支撑梁脱离，叶片下部受离心力往外拉动连杆从而拉动杠杆机构，杠杆另一端安装有摩擦片，从而使杠杆摩擦片接触塔架内圈摩擦片，从而使垂直轴风力机减速，防止风机事故。本发明利用风机旋转产生的自身离心力，拉动杠杆扩大拉力使内外摩擦片接触减速，从而在强风或者不安全风速下保护风机的工作防止风机事故。
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公开(公告)号：CN104905936A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510292860.1
申请日：2015-06-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明提供一种上下肢康复椅，包括椅架、电机、下肢康复机构、上肢康复机构，下肢康复机构包括电机、皮带轮、皮带、传动轴、脚踏板、曲轴总成、滑块等；上肢康复机构包括皮带轮、皮带、曲柄、连杆、滑块、滑轨、手柄等，电机通过皮带轮传动机构驱动传动轴，传动轴中间装有皮带轮并通过带传动带动曲轴旋转，曲轴的转动驱动脚踏板绕顶端安装轴线做一定角度俯仰运动，从而带动下肢做康复运动；传动轴两端分别装有皮带轮带动皮带传动机构驱动曲柄旋转，通过连杆驱动滑块沿滑轨做往返直线运动，手扶板和手柄固定在滑块上，从而带动上肢做往复康复运动。本发明结构简单，使用方便，单个动力源实现上下肢同时康复功能，适合推广应用。
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公开(公告)号：CN104510590A
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201510012380.5
申请日：2015-01-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种带有康复功能的电动站立助行器，包括可移动的车体、转向平台、康复助力电机、踏板后曲轴、踏板前曲轴、右踏板和左踏板，左踏板的后端与右踏板的前端的可移动的车体上分别安装左补位电动推杆和右补位电动推杆，左补位电动推杆的输出端与铰接在可移动的车体上的左补空位板连接，右补位电动推杆的输出端与铰接在可移动的车体上的右补空位板连接。本发明是一种可辅助使用者康复训练和代步的电动助行器，方便病人在相对平坦的空间内移动和进行实时的康复训练，操作简单，对于有些病人和老人可以自主完成移位代步操作以及下肢康复训练，减轻了医护人员及家人的工作负担。
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公开(公告)号：CN101279112A
公开(公告)日：2008-10-08
申请号：CN200810064509.7
申请日：2008-05-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种表面涂覆有PLGA共混物药物洗脱性涂层的血管支架。它包括金属裸支架，在金属裸支架表面涂敷有PLGA共混物药物洗脱性涂层，所述的PLGA共混物药物洗脱性涂层的共混物是由分子量为10000～20000、L型或DL型的PLGA与分子量在4000～800000的PEG或PEO通过物理共混的方式获得的共混物，两共混组元比例为PEG或PEO∶PLGA＝1～40％。本发明可以制备出一种表面涂敷有PLGA共混物药物洗脱性涂层的血管支架，以实现药物均匀缓慢的释放效果，同时保证药物涂层与金属支架间良好的结合性能。
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公开(公告)号：CN119718942A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411857862.6
申请日：2024-12-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F11/3668 , G06F16/2458 , G06F18/22 , G06F17/10
Abstract: 本发明是一种基于关联规则挖掘的软件故障多维度关联关系分析方法。本发明涉及软件服务故障检测技术领域，本发明针对软件故障定位领域提出基于关联规则挖掘的软件故障多维度关联关系分析方法，实现了对软件故障从故障间关联、故障内特征关联、软件故障结构关联三个维度进行关联关系分析，并将不同维度的分析结果进行故障多维度关联系数计算，生成最终的关联关系分析结果。本发明相对于传统基于测试用例、软件度量的故障关联关系分析方法，具有综合考虑了软件故障发生的场景下多个不同维度，分析更加全面的优势；相对于Apriori关联规则挖掘算法，具有面对大规模数据时效率更高的优势。
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