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公开(公告)号：CN114580478A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210203998.X
申请日：2022-03-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于神经网络的环境参数确定方法，具体涉及一种基于神经网络的水下环境各参数的确定方法，本发明为了解决现有采取LPCC特征提取方法或MFCC特征提取方法获取水下环境参数的准确率低的问题，它包括S1、采集各时段的水下目标辐射噪声及对应的环境参数，将水下目标辐射噪声分为低频信号和高频信号；S2、对采集的各时段的水下目标辐射噪声进行预处理；S3、建立网络模型，将S2中预处理后的各时段的水下目标辐射噪声及对应的环境参数输入网络模型中进行训练，直到loss损失不变，得到训练好的网络模型；S4、采集待确定环境参数的水下目标辐射噪声，经过S2的预处理后，输入S3中得到的训练好的网络模型内，得到环境参数。属于环境参数确定领域。
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公开(公告)号：CN114548180A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210175705.1
申请日：2022-02-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于特征强化模型的特征提取方法，涉及水下声音特征提取技术领域，针对现有技术中对特征进行集成的时候会丢失特征位置信息的问题，步骤一：设定损失阈值，然后获取训练数据集，并利用训练数据集训练卷积神经网络，当卷积神经网络误差小于等于损失阈值时，提取卷积神经网络池化后的特征矩阵；步骤二：对特征矩阵进行仿射变换；步骤三：针对仿射变换后的特征矩阵，将特征矩阵中局部位置的抗特征变化能力进行加强，得到特征矩阵N；步骤四：将特征矩阵N输入到卷积神经网络的全连接层中再次训练，得到最终特征。本申请有效的解决了现有技术中对特征进行集成的时候会丢失特征位置信息的问题。
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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。
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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。
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公开(公告)号：CN111913803A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010708031.8
申请日：2020-07-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明是一种基于AKX混合模型的服务负载细粒度预测方法。本发明属于服务计算技术领域。采集服务运行监控过程中产生的数据进行预处理，对数据集进行白噪声和稳定性检测构建ARMA模型；建立ARIMA模型采用Kalman滤波方法对模型预测值进行在线实时校正，有效处理非线性残差；引入XGBoost方法对服务负载历史数据进行离线自回归预测训练分析，并与实际服务负载数据进行差值计算，将差值结果与基于混合模型的预测值进行拟合，获得最终的服务负载预测结果。本发明相对于现有预测方法，在资源受限和负载高发背景下，具有更高预测精度和较低时延，更好地满足的任务突发背景下指控系统对服务有效性、可靠性以及高资源利用率要求。
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Patent Agency Ranking
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。
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公开(公告)号：CN104295441B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410499350.7
申请日：2014-09-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: Y02E10/74
Abstract: 本发明的目的在于提供一种垂直轴风力机，包括机座、风机主轴、驱动轴、发电机、外叶片、内叶片，驱动轴上自上而下依次套装有外叶片梁架、内叶片梁架、内叶片支架、外叶片支架，外叶片安装在外叶片梁架和外叶片支架之间，内叶片安装在内叶片梁架和内叶片支架之间，内叶片相对于外叶片临近于驱动轴，机座上固定有机架，风机主轴安装在机架里，驱动轴与风机主轴相连，驱动轴上固定风机带轮，发电机固定在机座上，风机带轮和发电机的带轮通过皮带或链条缠绕连接，内叶片支架下部设置凸起，凸起表面安装摩擦片，外叶片支架上部设置与凸起配合的凹槽，凹槽表面安装摩擦片。本发明提高了风能利用率，低风速和高风速下均能够实现最大发电效率。
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公开(公告)号：CN104434469A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410826997.6
申请日：2014-12-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明的目的在于提供一种外骨骼式手臂康复训练装置，包括移动机架、肩关节驱动单元、大臂长微调机构、肘关节驱动单元、前臂长微调机构，腕关节驱动单元。肩关节及驱动单元主要由肩回转电机、回转横肩杆、摆动竖肩杆、肩摆动电机构成，在两组电机的控制下可以实现肩关节的水平回转和上下摆动；大臂和前臂的微调机构可根据不同训练者的实际臂长进行调整，在可满足不同人群使用需求的同时，长度微调机构尽量靠近机架端布置，最大程度的降低机械手臂末端的负载；肘关节和腕关节采用柔性的同步带驱动方案，降低手臂康复装置末端负载，并有效的保护训练者以避免二次伤害。本发明降低了机械臂末端的负载，手臂康复装置可操控好。
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公开(公告)号：CN104295441A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410499350.7
申请日：2014-09-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供一种垂直轴风力机，包括机座、风机主轴、驱动轴、发电机、外叶片、内叶片，驱动轴上自上而下依次套装有外叶片梁架、内叶片梁架、内叶片支架、外叶片支架，外叶片安装在外叶片梁架和外叶片支架之间，内叶片安装在内叶片梁架和内叶片支架之间，内叶片相对于外叶片临近于驱动轴，机座上固定有机架，风机主轴安装在机架里，驱动轴与风机主轴相连，驱动轴上固定风机带轮，发电机固定在机座上，风机带轮和发电机的带轮通过皮带或链条缠绕连接，内叶片支架下部设置凸起，凸起表面安装摩擦片，外叶片支架上部设置与凸起配合的凹槽，凹槽表面安装摩擦片。本发明提高了风能利用率，低风速和高风速下均能够实现最大发电效率。
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公开(公告)号：CN104133897A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410374437.1
申请日：2014-08-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/2785 , G06F17/30864
Abstract: 本发明属于话题溯源范畴语义社会网络中的数据挖掘领域，具体涉及一种基于话题影响力的微博话题溯源方法。本发明包括：根据信息检索领域的隐形语义查询扩展方法，对输入的话题词组tp进行语义扩展，得到与给定话题相关的前k个话题；确定微博网络中的用户关系及信息传播规律，确定话题影响力TIN；根据影响力计算公式，以1h为一个时间步计算话题的影响力，得到话题在传播过程中随着时间变化的影响力趋势，其影响力强度从话题初期的缓慢增长到急剧上升最后达到平稳状态，即话题成长为热点；推导话题溯源递推公式，并确定其溯源递推终止条件，输出引发话题的源头。本发明使话题溯源递推的终止条件更加准确，溯源更加准确有效。
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