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公开(公告)号：CN109858506B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201810519569.7
申请日：2018-05-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向卷积神经网络分类结果的可视化算法，属于计算机视觉与数字图像处理技术领域。本发明在全连接层使用相关性传播算法，得到最后一层卷积层中每个神经元对最终输出结果的贡献的大小，根据其贡献计算出该卷积神经网络的类激活映射图。在得到类激活映射图之后，也就获得了最后一层卷积层中对分类结果有贡献的神经元的位置，根据提出的基于位置信息的传播算法，将卷积层中支持分类的神经元位置逐层向前重定向，直到输入层，从而得到输入图像中对输出结果有贡献的像素位置集合，最终得到可以解释卷积神经网络分类依据的可视化图像，本发明在解释卷积神经网络的分类方面具有更高的准确性，且在解释分类决策时能区分类别之间的特征。
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公开(公告)号：CN112541547B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202011466539.8
申请日：2020-12-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 支持水下快速目标识别的加权融合权重确定方法，本发明涉及加权融合权重确定方法。本发明涉及加权融合权重确定方法。过程为：1：n个传感器收集声音数据，将每个传感器收集的声音数据均分成m段；2：计算传感器间的传感器支持度和传感器相似性；3：计算传感器内的局部稳定性和局部支持度；4：基于熵权法计算熵权系数；5：计算准则指标的累积贡献率；6：确定各个声音信号段的准则指标；7：确定各个声音信号段对应的权重；8：将原始声音信号数据分为加速和匀速；分别给加速和匀速各一个权重，将加速和匀速的权重分别乘上声音信号段对应的权重，作为二阶权重；9：确定水下快速目标的类别。本发明用于水下快速目标识别领域。
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公开(公告)号：CN111460932B
公开(公告)日：2022-06-21
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。
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公开(公告)号：CN114547418A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210180955.4
申请日：2022-02-25
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 中国船舶重工集团公司第七一四研究所
IPC: G06F16/951 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 基于疲劳仿真模型的拟人爬虫方法，涉及信息获取领域。解决了现有针对反爬虫技术的爬虫方法，爬取效率低的问题。本发明方法包括：S1、利用m个个体均对任意目标网站下的n个目标文章依次进行采集，获得初始数据集；S2、对初始数据集进行预处理；S3、构建疲劳仿真模型；S4、将预处理后的数据集划分为两部分，一部分作为训练集，另一部分作为验证集；利用训练集对疲劳仿真模型进行训练，获得训练后的疲劳仿真模型；S5、利用验证集和训练后的疲劳仿真模型，获得进行当前爬虫任务所需的休眠时间间隔后，将休眠时间间隔与爬虫程序进行整合，获得整合后的爬虫程序，再利用整合后的爬虫程序进行网络爬虫，从而实现拟人爬虫。主要用于信息采集。
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公开(公告)号：CN111865932B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202010611789.X
申请日：2020-06-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于上下文关联注意力机制和简化LSTM网络的入侵检测方法，涉及网络安全技术领域，针对现有技术中入侵检测系统检测准确率低的问题，由于网络入侵流量数据具有一定的时序性和特征冗余性，因此本发明采用上下文关联注意力机制(CCAM，Contextual Connection Attention Mechanism)和简化LSTM网络(SLSTM，Simplify Long Short‑Term Memory Network)的入侵检测方法，不仅能够过滤或弱化检测数据的冗杂信息，增加数据的上下文联系，还能提取关键数据信息，提高训练速度，增强入侵行为检测的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113688571A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110983334.5
申请日：2021-08-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于卷积相似度的水声环境参数分类方法，涉及水声环境参数反演领域。本发明是为了解决目前水声环境参数分类方法无法在保证网络性能的同时降低网络训练时间与网络参数规模，进而导致水声环境参数分类方法不适合低算力、低容量设备的问题。本发明包括：将待分类的水声信息矩阵输入到训练好的水声环境参数分类网络中获得分类好的水声环境参数；训练好的水声环境参数分类网络包括：利用水声信息矩阵训练超网络获取训练好的超网络和每个卷积输出的水声特征矩阵；对特征矩阵进行降维、拼接、利用高斯核卷积操作获得一维特征向量；获取特征矩阵相似度系数；对训练好的超网络裁剪，获取训练好的水声环境参数分类网络。本发明用于水声环境参数分类。
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公开(公告)号：CN112488180A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011356846.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于RealifF的特征选择方法，涉及数据挖掘技术领域，针对传统的去冗余方法是将一组冗余特征保留一个，这样会造成损失信息的问题，本申请通过距离相关性系数找出冗余特征，解决冗余问题。传统的简单去冗余方法是将一组冗余特征保留一个，本申请通过自编码器融合这些冗余特征而不是直接丢掉，解决了损失信息的问题。自编码器是一种黑盒的结构，无法保证最后可以得到想要的特征，本申请通过多任务的方式，加上一路分类的任务，可以迫使自编码器学到这一组冗余信息中更利于分类的特征，提升自编码器学习到特征的质量。
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公开(公告)号：CN107908807B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201710599154.0
申请日：2017-07-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯理论的小子样可靠性评定方法，包括以下步骤：(1)系统初始化，输入验前信息；(2)对验前信息进行分类；(3)对相似系统信息的现有折算方法进行了分析，采用D‑S证据理论和基于F‑HS算法并进行分别分析；(4)使用混合验前分布模型；(5)确定现场试验信息的贝叶斯可靠性模型；(6)通过贝叶斯方法将现场试验信息与验前信息进行整合，得到有效的分布模型；(7)采用Gibbs采样算法获取验后分布函数的样本值；(8)对可靠性参数的进行评定估计，得到可靠性参数的估计值。因此本发明提出的一种基于贝叶斯理论的小子样可靠性评定方法，在验前信息折算的效果和小子样可靠性评定准确率上均表现出了其优越性。
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公开(公告)号：CN111930946A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010832816.6
申请日：2020-08-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/35 , G06K9/62 , G06F40/205
Abstract: 一种基于相似性度量的专利分类方法，它属于文本分类技术领域。本发明解决了采用现有的专利分类方法对专利分类的准确率低的问题。本发明考虑专利说明书摘要的特征，将CHI统计量和余弦相似度相结合后，再结合IPC分类号的相似性，提出一种基于混合相似度的专利分类方法。针对权利要求书，提出一种基于权利要求书相似度的专利分类方法。根据抽取出来的SAO-x多维结构，计算权利要求书相似度，基于相似度结果采用KNN分类算法对专利进行分类。与现有的专利分类方法相比，本发明进行专利自动分类的准确率达到70％以上，降低了人工分类在主观层面上产生的分类误差。本发明可以应用于文本分类技术领域。
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公开(公告)号：CN111626341A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010397828.0
申请日：2020-05-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种面向水下目标识别的特征级信息融合方法，它属于水下目标识别技术领域。本发明解决了原始水下声音数据本身携带的目标特性有限，采用专家特征提取方法很难从原始数据中提取出有效的特征，且采用现有方法对提取出的特征信息融合效果不佳的问题。本发明对采集的原始声音数据进行处理，使处理过的数据不仅包含目标水声特性，还包含了目标方位特性与速度变化特性。再采用一个端到端的深度神经网络完成后续的特征提取和信息融合工作，克服了采用专家特征提取方法很难从原始数据中提取出有效特征的问题，而且通过实验证明了本发明特征信息融合方法的有效性。本发明可以应用于水下目标识别。
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