-
公开(公告)号：CN111627419B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202010387814.0
申请日：2020-05-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G10L13/047 , G10L13/08 , G10L25/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于水下目标及环境信息特征的声音生成方法，它属于水声信号生成研究领域。本发明解决了利用传统特征提取方法构造出的水下目标声音信号特征字典和环境声音信号特征字典进行水声信号生成时会导致生成的水声信号的效果差，以及现有TTS声音生成模型在水声信号生成上的应用受到限制的问题。本发明结合听觉注意机制的特点，对水下目标声音信号和环境声音信号进行特征提取时将其特征显著化，提高水下目标声音信号和环境声音信号特征字典的特征准确度。将特征字典作为声音生成模型的发声字典，嵌入声音生成模型，提升了生成的水声信号的效果，本发明使TTS的应用领域从对人类语音的生成扩展到对水声信号的生成。本发明方法可以应用于水声信号的生成。
-
公开(公告)号：CN113592016A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110908117.X
申请日：2021-08-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于互信息增强的自监督新颖性检测方法，涉及图像处理领域。本发明是为了解决现有图像新颖性检测方法的重构效果不佳，难以对类内外图像边界进行区分，进而导致在复杂场景中检测效果差的问题。本发明具体过程为：将待检测的图像输入到训练好的自监督新颖性检测模型的自编码网络中进行新颖性检测，获得检测结果。所述自监督新颖性检测模型包括：自编码网络、隐鉴别器、鉴别器、分类器；自编码网络包括：生成器和编码器，用于对输入的待检测图像数据进行重构；所述隐鉴别器用于与编码器进行对抗训练；所述鉴别器用于与生成器进行对抗训练；分类器用于对生成器生成的图像进行分类。本发明用于对图像的新颖性进行检测。
-
公开(公告)号：CN113554104A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110856234.6
申请日：2021-07-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于深度学习模型的图像分类方法，属于图像分类领域。本发明解决了现有针对图像分类的神经网络无法在保证图像分类准确率的同时降低训练时间和模型参数规模的问题。本发明方法包括：建立图像分类模型，对图像分类模型进行冷启动训练；获取图像数据作为训练集，从“V”型相似度曲线中选取一个相似度系数作为相似度阈值，基于该阈值，利用训练集对图像分类模型参数进行训练，获取当前图像分类模型的参数；基于动态阈值和当前图像分类模型的参数，逐步降低该阈值，将训练集输入图像分类模型中，进行图像分类模型训练，获得最优的分类模型，停止图像分类模型训练；将待分类的图像输入最优的图像分类模型，得到图像分类结果。本发明用于图像分类。
-
公开(公告)号：CN106875281B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201710144505.9
申请日：2017-03-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/2458 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于贪心子图的社会网络节点挖掘方法。首先依据节点度这个重要属性结合了局部拓扑结构的聚集系数估计出节点的影响潜力，根据影响潜力高低排序并加入种子节点候选集合，同时通过对网络的整体评判排序并选择出特异性阈值最高的节点加入种子节点候选集合。在完成候选集合的选择后，通过改进影响力的线性阈值模型表现为贪心子图策略对于集合中的节点进行真实的传播模拟，选取增量影响范围最大的节点加入到最终节点挖掘结果集合中，并且在每一步传播完成时动态的修正候选集合中的节点，重复候选集合修正过程和传播模拟过程直至达到预期规模的节点挖掘结果集合，最终得到理想的节点挖掘效果。
-
公开(公告)号：CN111766901A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010713170.X
申请日：2020-07-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/12
Abstract: 多无人机协同目标分配攻击方法，属于多无人机协同目标分配的技术领域，解决了现有多无人机协同目标分配作战时，由于环境影响，造成目标攻击准确率低的问题，本发明针对多个无人机在复杂的约束条件下对多个目标进行攻击作战任务，将模型分为两个作战阶段，第一部分无人机从同一地点出发到达已知无人机攻击区域，考虑时间代价和航程代价。到达指定攻击地点后，根据建立的优势攻击函数，以及考虑航程、时间、威胁、收益等代价综合考虑，合理分配目标，以寻找最佳的攻击位置，达到理想的攻击效果。本发明适用于多无人机协同攻击多目标。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111553462A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010270530.3
申请日：2020-04-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N3/04
Abstract: 一种类激活映射方法，它属于类激活映射图生成研究技术领域。本发明解决了由于梯度的不稳定性，导致以梯度为权重生成的类激活映射图质量受到影响的问题。本发明将AlexNet模型中最后一层卷积层得到的激活图还原为输入图像大小，通过类似掩膜的处理方式，但不同的是将原始输入图像的像素值与还原同等尺寸大小的激活图中对应像素值进行点乘操作，再将生成的掩膜图像样本输入到AlexNet模型中，经过Softmax函数得到各个掩膜图像样本的值，将得到的掩膜图像样本的值作为对应激活图的权重值。再将还原同等尺寸大小的激活图与权重进行线性加权，得到最终的Acc-CAM类激活映射图。本发明可以应用于生成类激活映射图。
-
公开(公告)号：CN111476369A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010396685.1
申请日：2020-05-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种神经网络模型的训练方法,解决了基于图像的神经网络模型存在训练时间过长与分类结果随机震荡的问题，属于图像识别的机器学习技术领域。本发明包括：将图像的训练集输入到神经网络模型中进行训练，获取当前神经网络模型的参数，回归模型根据当前神经网络模型参数的数值拟合出下一步的梯度；回归模型的获取方法为：使用神经网络模型在所述训练集的相似图像数据集上进行训练时记录的神经网络模型参数矩阵和梯度矩阵构成先验知识，利用回归模型构建神经网络模型参数和梯度之间的关系；根据拟合出的梯度更新神经网络模型的参数。本发明还可以与梯度下降算法交叉调用的方式，获取下一步梯度，本发明能够有效降低神经网络模型训练时间。
-
公开(公告)号：CN111460932A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010188704.1
申请日：2020-03-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于自适应卷积的水声信号分类识别方法，本发明涉及水声信号分类识别方法。本发明的目的是为了解决现有模型对特征提取能力不足导致分类准确率低的问题。过程为：一、建立自适应卷积神经网络模型；二、将带标签的水声信号分为训练集和测试集；将训练集输入模型，对模型进行训练，得到预训练好的自适应卷积神经网络模型；将测试集输入预训练好的模型，若测试准确率大于等于85％，则认为模型为最终训练好的模型；否则对模型参数进行调整，并再次利用训练集进行模型训练；直到获得训练好的模型。三、将待测试的水声信号输入训练好的自适应卷积神经网络模型，完成对水声信号的分类识别。本发明用于水声信号分类识别领域。
-
公开(公告)号：CN110134803A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910415146.5
申请日：2019-05-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/51 , G06F16/583
Abstract: 基于哈希学习的图像数据快速检索方法，涉及图像数据快速检索方法，属于数据检索技术领域。为了解决现有模型在哈希码生成阶段使用多次松弛会使模型在训练阶段负反馈过程出现偏差的问题。本发明的深度哈希模型包含五个卷积-池化层、两个全连接层、特征层、哈希层和输出层；并基于三元组约束进行训练，得到训练好的深度哈希模型后，利用深度哈希模型建立样本库，样本库由图像样本及对应的哈希码构成；针对查询图像，利用训练好的深度哈希模型生成查询图像的哈希码；利用查询图像的哈希码与图像样本库进行检索。本发明适用于图像数据检索。
-
公开(公告)号：CN105975488B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201610264735.4
申请日：2016-04-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 一种关系数据库中基于主题类簇单元的关键词查询方法，涉及信息检索领域，尤其涉及一种关系数据库中基于主题类簇单元的关键词查询方法。本发明要为解决现有关键词在线查询方法存在查询过程中频繁的表连接所带来巨大时间开销的问题，而现有关键词离线查询方法对于内部结构复杂、数据量庞大的大规模数据库上的查询存在查询效率低的问题。一种关系数据库中基于主题类簇单元的关键词查询方法按以下步骤进行：1、主题类簇单元构建过程；①、基于数据表特性和查询日志垂直分组；②、提出主题类簇中表连接顺序优化方案；③、基于主题类簇元组关联图水平分组；2、建立基于关联规则的索引优化机制；3、将查询结果返回给用户。本发明应用于信息检索领域。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
147
records
(took 0.036 seconds)
