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公开(公告)号：CN107566153B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201710599197.9
申请日：2017-07-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种自管理的微服务实现方法，创新地提出把微服务按层级划分部署的方法；创新地使用Kubernetes技术进行不同服务层级的封装分组的方法，按组提供调用接口；创新地使用监控算法Bloom‑Filter思想的方法，使得云平台微服务的部署发现监控和管理合理高效，容易维护，并且有很好的扩展性，解决了用户对云服务平台功能种类及数量的需求动态迭代时，致使微服务进程数量众多甚至是海量时，云服务平台对微服务部署发现监控，查询调用，维护管理效率低下臃肿等问题。最终实现云平台中微服务的部署、发现、监控及维护管理，不受制于用户对云平台功能服务数量及种类动态递增的需求。
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公开(公告)号：CN109871894A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910126440.4
申请日：2019-02-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于机器学习数据处理领域，具体涉及一种结合森林优化和粗糙集的数据离散化方法。本发明的目的在于克服传统连续属性离散化算法割裂属性之间关联的缺点，使用森林优化算法对基于粗糙集的离散化方法进行改进，提出一种搜索效率高、避免局部最优的结合森林优化和粗糙集的数据离散化方法，并将该方法应用在机器学习的数据预处理过程，本发明最大程度保留了数据集不同属性间的关联性，增强机器学习模型的记忆能力，克服传统离散化方法易陷入局部最优、割裂属性之间关联以及优化效率低等问题，是一种多维属性离散化方法，并应用其建立数据预处理模型，可在机器学习算法中使用，如C4.5分类器，可提高其分类、预测精度。
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公开(公告)号：CN109491835A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811250945.3
申请日：2018-10-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F11/14
Abstract: 本发明提出了一种基于动态分组码的数据容错方法，属于数据存储技术领域，具体涉及分布式存储系统中数据的容错问题，利用基于动态分组码的数据容错方法恢复丢失或失效的数据。首先按照分布式系统中磁盘的分组对将要存储的数据进行分块存储。当一个条带的数据存储完全时，对这个条带上的数据块应用DLRC编码，生成全局校验块和局部校验块并存储到校验块的磁盘中。当发现有数据块失效时，读取参与重构的节点数据，利用DLRC编码进行反向计算，重构出丢失的数据并重新存储到磁盘。本发明实现了存储开销、容错能力和重构开销的动态平衡，可以适用于不同存储系统的需求。在消耗同样的存储空间的情况下，DLRC编码容错能力高、重构开销低，具有良好的实用价值。
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公开(公告)号：CN109376848A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811017375.3
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开一种简化的门控单元神经网络，属于深度学习领域。本发明包括：对输入数据集进行数据清洗，选择经典数据集，如Iris数据集，此过程处理数据不平衡问题、归一化以及冗余数据处理问题；利用数据预处理后的数据集训练OGRU神经网络，建立预测模型；获取数据集，进行数据预处理过程，然后输入所获得的OGRU预测模型进行模型预测，得到预测结果。本发明克服传统GRU神经网络结构过于复杂，泛化能力差的问题，并且应用OGRU建立精确高效的预测模型，解决传统方法训练时间过长问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107562074A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710607470.8
申请日：2017-07-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供一种面向MAUVS围捕的任务分配方法；针对MAUVS在围捕过程中目标AUV智能逃跑性能提高的问题，若仍然采用传统的围捕策略，即仅仅研究围捕过程中动作控制问题，会导致目标AUV逃逸的几率增大，本发明突破传统的围捕策略，提出了一种面向MAUVS围捕的任务分配方法，有效地提高了模型的精度，进而提高了围捕准确率。
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公开(公告)号：CN106339322A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610821508.7
申请日：2016-09-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06F11/3612 , G06N7/005
Abstract: 本发明涉及计算机软件技术领域，具体涉及一种基于HMM-ACO的软件行为预测的方法。本发明包括：(1)建立知识库；知识库包括模型参数集、可观测序列集对应的标准隐状态短序列集、判定待检测序列是否异常的阈值；(2)进行软件行为识别，得到软件运行过程中产生的待检测系统调用序列集；(3)进行软件行为预测。本发明通过研究HMM在软件行为预测方面存在应用上的缺陷，即HMM会因为参数B的问题而陷入局部最优，导致模型精度下降，建立了蚁群算法与HMM相结合的新模型HMM-ACO，有效地提高了模型的精度，进而提高了软件行为预测的准确率。
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公开(公告)号：CN101976345B
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201010297827.5
申请日：2010-09-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种噪声条件下图像尺度不变模式识别方法，包括针对特定物体图像即参考图像训练得到相关滤波器的训练阶段，利用得到的相关滤波器对待检物体进行识别的相关检测阶段两个分离的阶段。本发明的方法的噪声估计能够随噪声信噪比的变化而自适应变化，具有很好抗噪性。这种方法的原理主要是利用与图像的重要结构相关的本征模态函数可以对图像进行重构，因此可以利用一些特定层(本征模态函数)构造相关滤波器达到尺度不变模式识别；而噪声在各层本征模态函数上的分布具有一定的规律，因此可以利用噪声的这种分布规律达到去噪的目的。
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公开(公告)号：CN102023571B
公开(公告)日：2012-05-09
申请号：CN201010297817.1
申请日：2010-09-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种探索任务下基于分簇的多机器人任务分配方法。包括分簇结构的生成方法和簇间机器人的动态任务分配方法。(1)基于树型拓扑的分簇结构生成方法，①簇结构的判定，②根据初始任务和机器人获得的信息，确定动态簇结构形成的条件，③设计面向任务动态变化下的簇更新规则。(2)基于生物启发的簇间机器人任务分配方法，①针对不同任务类型，确立分簇协作探索中机器人的职能；②确立多机器人分簇模式下的交互机制，实现机器人的簇间任务分配。本发明使得机器人在协作的过程中具有更好的灵活性；使得单个机器人的设计简单化，可提高系统的鲁棒性；使得分配结果能够灵活地适应环境变化。
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公开(公告)号：CN109491835B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201811250945.3
申请日：2018-10-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F11/14
Abstract: 本发明提出了一种基于动态分组码的数据容错方法，属于数据存储技术领域，具体涉及分布式存储系统中数据的容错问题，利用基于动态分组码的数据容错方法恢复丢失或失效的数据。首先按照分布式系统中磁盘的分组对将要存储的数据进行分块存储。当一个条带的数据存储完全时，对这个条带上的数据块应用DLRC编码，生成全局校验块和局部校验块并存储到校验块的磁盘中。当发现有数据块失效时，读取参与重构的节点数据，利用DLRC编码进行反向计算，重构出丢失的数据并重新存储到磁盘。本发明实现了存储开销、容错能力和重构开销的动态平衡，可以适用于不同存储系统的需求。在消耗同样的存储空间的情况下，DLRC编码容错能力高、重构开销低，具有良好的实用价值。
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