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公开(公告)号：CN108846029B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201810519637.X
申请日：2018-05-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的情报关联分析方法，属于RDF知识图谱条件下情报相关性检索领域。本发明包括：数据的预处理过程，对下载的情报数据TXT文档进行解析；构建三元组情报知识库；利用IDF和信息熵加权方法，计算每一个三元组和其关键词的权重，并存储到数据库中；通过三元组相似度计算公式来计算每个三元组的相似三元组，并根据相似度进行排序；对RDF三元组进行有效存储；采用Jena TDB提供的API实现基本的SPARQL查询操作，并根据基于三元组相似度的查询方法进行查询扩展；生成查询样例，对检索结果集中根据三元组和关键词的权重进行有效排序，返回top‑k结果。
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公开(公告)号：CN108875795A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810519640.1
申请日：2018-05-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于Relief和互信息的特征选择算法，属于计算机算法领域。本发明的步骤如下：(1)将最优特征子集设置成空集，设置最优特征子集权重；(2)选择一个数据中的所有特征中不属于最优特征子集中的特征，将其放入候选最优特征子集中，并通过复合特征评价准则计算当前候选最优特征子集的权重；(3)对此时候选最优特征子集的权重进行评价并更替；(4)去除不符合要求的待选特征；(5)若还有待选特征，则从返回(2)继续计算。否则，算法结束。本发明提供的方法针对Relief特征选择算法只能处理二分类问题而不能处理冗余特征的问题进行改进，提出了基于改进的Relief权重的特征选择算法，使该特征选择算法计算高效的同时具有更高的计算准确率。
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公开(公告)号：CN108846323A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810519571.4
申请日：2018-05-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种面向水下目标识别的卷积神经网络优化方法，属于水下目标识别技术领域，本发明将原始声音数据通过短时傅里叶变换等操作转化为灰度声谱图像，之后将单层SAE判别式分类法和多层SAE重建式分类法分别添加到Alexnet模型当中，将灰度声谱图像进行打标签和训练，用灰度声谱图像的70％作为训练集，用其余的30％作为测试集，将训练集和测试集分别应用在改进前的Alexnet模型和改进后的Alexnet模型中进行准确率和训练时间对比实验，并对测试的结果进行分析。本发明对卷积神经网络中的目标分类层进行优化，解决了当前卷积神经网络在水下目标识别领域的分类准确率不高等问题，较改进之前更适用于水下目标识别领域，对水下目标领域取得了更好的分类效果。
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公开(公告)号：CN108694469A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201810589288.9
申请日：2018-06-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06Q10/04
Abstract: 本发明为一种基于知识图谱的关系预测方法，将知识图谱利用无向图来表示，提出了一种改进的结合了双向关系路径和嵌入式的混合关系预测算法，包括如下步骤：(1)将三元组数据集构建一个有效的知识图谱，并初始化参数；(2)对知识图谱中每个实体和关系利用TransE算法进行训练，将实体和关系嵌入到一个低维的向量空间中；(3)抽取出每个三元组的关系标签，构建每个关系的子图；(4)在每个关系子图上，通过迭代的方式发现每个实体之间的可达路径，并根据图结构划分子图，对每个可达路径的可靠性进行计算；(5)迭代每两个没有直接边连接的实体，通过构造的联合评价函数和损失函数来评估两个实体之间是否存在隐含关系；(6)补全知识图谱结构。
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公开(公告)号：CN107871140A
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201711085758.X
申请日：2017-11-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6215
Abstract: 本发明提供的是一种基于斜率弹性相似性度量方法。步骤一：输入时间序列x和y及过滤参数λ，进行l1趋势过滤，输出折线X和Y；步骤二：计算折线X和Y各分段加权斜率，折线X和Y用加权斜率表示为kx和ky；设定等距间隔参数d，等距插入加权斜率；步骤三：经过插值处理后，形成两个新不等长序列，使用动态时间弯曲距离DTW计算不等长序列的趋势距离。本发明把时间序列通过滤波特征表示为折线段，保留了趋势信息并实现了降维；线段权重斜率可实现趋势的度量比较；通过等距插值以适应DTW等间隔计算，实现了弹性度量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111001161A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911351336.1
申请日：2019-12-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于二阶反向传播优先级的游戏策略获得方法，它属于智能化决策获取技术领域。本发明解决了在游戏策略的指挥决策过程中存在的数据利用率低以及策略质量低的问题。本发明方法结合了DPSCRM方法和BPTM方法，通过样本序列的累计奖赏值构建第一级奖赏值，可以获得高质量的策略；基于TD-error构建优先级可以反向衰减传播的第二级优先级，可以提升数据利用率。本发明可以应用于游戏策略的获取。
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公开(公告)号：CN110919659A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911351334.2
申请日：2019-12-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种基于DDGPES的机器人控制方法，涉及一种机器人的控制方法，属于控制领域。本发明是为了解决现有的机器人控制方法中存在策略参数调整和均匀采样“无效”动作问题，以及Agent容易陷入局部最优的问题。本发明将机器人的控制决策系统记为智能体Agent；针对Agent，利用DQN网络进行决策，进而实现机器人进行控制。DQN网络应用中，结合DDES策略和GPES策略，GPES策略通过计算difference的值，根据Agent学习的过程动态的调整ε-greedy策略中的ε参数，以1-ε的概率执行argmaxa∈A Q(s,ai)动作，Agent以ε的概率进行探索。同时，采用DDES探索利用策略确定损失函数LD＝L-Eπ′∈Π′[αD(π,π′)]。主要用于机器人的控制。
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公开(公告)号：CN108920503A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810519638.4
申请日：2018-05-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种基于社交网络信任度的微视频个性化推荐算法，属于计算机算法领域。步骤如下：1.利用全局信任度和局部信任的差值计算用户偏差度；2.在传统相似度的计算方法中加入置信度因素；3.利用信任对时间的依赖性，信任网络发生动态地演化；4.创建用户的相似网络和信任络组成的双网络时域演化模型；5.根据DNTDEM的建立，得到一个全新的用户信任网络；6.利用LDA模型对推荐内容进行补充；7.预测的用户应该与其的情感邻居相似，然后通过最小化误差平方值对其进行优化。本发明可以有效识别高质量的新形式的用户生成内容(UGC)，并向适当的用户进行推荐；还可以减轻其他用户主观偏见对推荐内容的影响，从而更加客观的向对象用户提供更优质的推荐内容。
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公开(公告)号：CN108876012B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201810519625.7
申请日：2018-05-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种空间众包任务分配方法，属于互联网技术领域，本发明分别设计了用于计算任务处理优先级的TPC方法、用于选择工人的WFC方法以及用于任务地点选择的MLS方法，基于这三个方法提出了一种空间众包任务分配方法，目标是在满足各种约束的条件下，保证任务分配总数以及平台收益，并最大化任务分配的总收益。
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公开(公告)号：CN111001161B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911351336.1
申请日：2019-12-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于二阶反向传播优先级的游戏策略获得方法，它属于智能化决策获取技术领域。本发明解决了在游戏策略的指挥决策过程中存在的数据利用率低以及策略质量低的问题。本发明方法结合了DPSCRM方法和BPTM方法，通过样本序列的累计奖赏值构建第一级奖赏值，可以获得高质量的策略；基于TD‑error构建优先级可以反向衰减传播的第二级优先级，可以提升数据利用率。本发明可以应用于游戏策略的获取。
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