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公开(公告)号：CN103248471A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310192223.8
申请日：2013-05-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L7/00
Abstract: 基于PTP协议与反射内存网的时钟同步方法，涉及虚拟仿真试验技术领域。本发明解决了现有的通信方法由于网络的不平稳性使得时钟同步的精度低的问题，提出了基于PTP协议与反射内存网的时钟同步方法。该方法适用于对虚拟仿真试验中主机和节点设备之间的时钟同步，主机和节点设备上插一块反射内存卡，反射内存卡之间通过光纤进行数据传输，步骤一：构建主从时钟；步骤二：偏移校正阶段：步骤三：重复偏移校正；步骤四：数据处理算法得到偏移值；步骤五：得到最佳拟合值；步骤六：延时矫正阶段；步骤七：重复延时矫正；步骤八：数据处理算法得到延时值；步骤九：得到最佳拟合值，完成主时钟和从时钟的时钟同步。本发明适用于虚拟仿真试验。
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公开(公告)号：CN119228213A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411383115.3
申请日：2024-09-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/25 , G06F17/11 , G06F17/18 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的无人机系统互操作性评估方法，包括：构建包括结构属性、应用属性、设施属性、数据属性和知识属性的等级模型；基于上述属性分别构建二级指标树并进行合并得到总体属性指标树；基于总体属性指标树进行打分得到各个属性对应的二级指标分数和权重算子；基于对应的二级指标分数和权重算子得到对应属性状态方程；基于结构属性状态方程与应用属性状态方程进行融合得到第一属性值；基于第一属性值和设施属性状态方程进行融合得到第二属性值；循环执行上述融合过程，依次融合数据属性状态方程和知识属性状态方程最终得到第四属性值；基于第四属性值和等级模型得到互操作性等级。提高了无人机系统互操作性评估的准确度。
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公开(公告)号：CN118210722A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410375506.4
申请日：2024-03-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进灰狼算法的测试用例优先级排序方法，包括以下步骤：获取测试用例集合；通过训练好的残差‑CBAM网络对所述测试用例集合中的各个元素进行排序，得到初始序列；基于所述初始位置采用灰狼算法计算得到最终序列；本发明通过训练好的残差‑CBAM网络初始化灰狼算法的位置，能够解决神经网络预测泛化能力局限性问题，同时使得灰狼算法能够在优中选优，提高寻优效率。
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公开(公告)号：CN117130920A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311093833.2
申请日：2023-08-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 面向异构体系架构兼容的测试资源信息适配方法，属于试验与测试领域。为了解决现有的资源信息适配效率低的问题以及不利于虚拟测试系统的快速集成的问题。本发明基于通用资源服务化应用模板进行测试资源信息的适配；模板利用协议编解码模块加载数字映射模型文件，解析文件中的通信协议信息；利用数据转换模块加载关联规则模型文件，根据协议元素和对象属性之间的关联规则，将接收到的协议数据转换为虚实协同测试系统的对象实例数据，也能够将接收自虚实协同测试系统的对象实例数据转换为协议数据包；并利用数据收发模块加载资源接口描述文件，使用对象模型平台相关实现代码和中间件接口服务或反射内存传输服务完成虚实协同测试系统内的信息交互。
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公开(公告)号：CN110717354B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201810757826.0
申请日：2018-07-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/772
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督K‑SVD与多尺度稀疏表示的超像元分类方法，首先，对高光谱图像的训练样本进行半监督K‑SVD字典学习，得到过完备字典；其次，将所述训练样本和所述过完备字典作为输入，进行超像元多尺度稀疏求解，得到训练样本的稀疏表示系数矩阵；最后，以求得的所述稀疏表示系数矩阵和所述过完备字典通过残差法和超像元投票机制得到超像元分类结果。本发明具有良好的去除椒盐噪声，丰富训练样本的能力。可以在各种样本数量条件下达到十分稳定的分类结果。本发明的提出对于解决高光谱图像分类领域的椒盐噪声问题，高维度小样本问题以及基于稀疏表示的分类算法如何有效利用空间信息上都有着十分重要的意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112711535B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202011609041.2
申请日：2020-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群优化的约束下组合测试数据生成方法，包括：利用粒子群优化算法全局搜索能力强的特点，在解空间中寻找最优解，经过粒子群算法的迭代寻优过程，输出所能搜索到的一条最优测试数据；针对这一最优测试数据进行局部搜索，利用贪心算法在针对局部进行取值替换，保留更优的测试数据，其中，在局部替换过程中，使用满足性解释器同步验证每一次替换的结果，在保证了测试数据满足约束的前提下，测试数据尽可能的覆盖更多的未被覆盖的取值组合，生成高覆盖的组合测试数据。该方法有效的结合贪心算法和启发式算法的优势，弥补了对应的不足，增强了解空间的搜索能力，同时能够有效的减少测试数据量，提高测试效率。
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公开(公告)号：CN107547574B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201711047451.0
申请日：2017-10-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种基于通用协议的通信系统及方法，是为了解决现有的协议转换过程中由于需要对于一种用户接口协议定制一套专用的处理方法，易导致扩展代码难度大、开发周期长、通用性差等问题的缺点而提出的，包括：发送端以及接收端，发送端以及接收端之间的通信协议集由多个协议项组成，每个协议项均包括一个协议元素，协议元素的种类具体为普通项元素、分支项元素、协议项元素、动态项元素其中的一种，信息接受模块，用于接收来自发送端的信息；协议元素解析模块，用于分析来自发送端的信息，判断信息中每个协议项的协议元素的种类；还包括普通项元素处理模、协议项元素处理模块以及分支项元素处理模块。本发明适用于制定通用用户接口协议。
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公开(公告)号：CN106446936B
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201610805497.3
申请日：2016-09-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于卷积神经网络的空谱联合数据转波形图的高光谱数据分类方法，本发明涉及空谱联合数据转波形图的高光谱数据分类方法。本发明的目的是为了解决现有数据分类正确率低、分类时间长、计算量大的问题。基于卷积神经网络的空谱联合数据转波形图的高光谱数据分类方法具体是按照以下步骤进行的：步骤一、对高光谱原始数据进行逐层归一化，得到归一化后的高光谱数据；对归一化后的高光谱数据进行处理，得到高光谱空谱联合数据信息；步骤二、将高光谱空谱联合数据信息转换成二维波形图像数据。本发明用于高光谱数据分类领域。
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公开(公告)号：CN108959091A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810739291.4
申请日：2018-07-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3688
Abstract: 一种支持约束的事件序列故障定位方法，它用于软件测试技术领域。本发明解决了传统的软件事件序列故障定位方法存在的未考虑事件序列之间的约束限制对故障定位的影响的问题。本发明获得待测系统的非确定事件交互集N，计算非确定事件交互集N中每个非确定事件交互的错误概率，按照错误概率由大到小的顺序依次执行集合N中每个事件交互，以确定出集合Γ中包含的极小错误事件交互，完成待测系统的事件序列故障定位；与传统的事件序列故障定位方法相比，本发明的故障定位方法考虑了事件序列之间的约束限制对故障定位的影响，克服了现有技术的局限。本发明可以应用于软件测试技术领域用。
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公开(公告)号：CN105488256B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201510828813.4
申请日：2015-11-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 基于暴流强度的倾斜微下击暴流建模方法，属于微下击暴流建模领域。现有多涡环模型只能诱导出垂直向下的微下击暴流场，无法诱导处有一定倾斜角度的微下击暴流场的问题。一种基于暴流强度的倾斜微下击暴流建模方法，利用多涡环模型实现了暴流场的仿真，同时在此基础上引入倾斜角及朝向角，提出了倾斜多涡环模型，很好地提高了仿真的逼真度；并提出有效的模型参数选择方案，利用嵌套DE算法选择模型的参数，利用微下击暴流场的强度作为参数选择依据，使生成的微下击暴流场达到预设效果。本发明方法建立的虚拟倾斜微下击暴流场可以有效地反映真实微下击暴流场的特征。更好的满足虚拟试验的要求。
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