-
公开(公告)号：CN107871140B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201711085758.X
申请日：2017-11-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
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。
-
公开(公告)号：CN105975488B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201610264735.4
申请日：2016-04-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 一种关系数据库中基于主题类簇单元的关键词查询方法，涉及信息检索领域，尤其涉及一种关系数据库中基于主题类簇单元的关键词查询方法。本发明要为解决现有关键词在线查询方法存在查询过程中频繁的表连接所带来巨大时间开销的问题，而现有关键词离线查询方法对于内部结构复杂、数据量庞大的大规模数据库上的查询存在查询效率低的问题。一种关系数据库中基于主题类簇单元的关键词查询方法按以下步骤进行：1、主题类簇单元构建过程；①、基于数据表特性和查询日志垂直分组；②、提出主题类簇中表连接顺序优化方案；③、基于主题类簇元组关联图水平分组；2、建立基于关联规则的索引优化机制；3、将查询结果返回给用户。本发明应用于信息检索领域。
-
公开(公告)号：CN106095951B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201610422994.5
申请日：2016-06-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/22
Abstract: 基于负载均衡和查询日志的数据空间多维索引方法，涉及数据空间索引技术领域。旨在把倒排索引分布到不同的索引节点中，使得各个索引节点保持负载均衡，同时最小化查询处理涉及的通信开销和减少搜索空间。在垂直划分中，首先利用查询日志和实体中频繁出现的词，聚合索引token词，使用超图表示用户查询与倒排列表间的访问模式；在水平划分中，通过超图刻画用户查询与实体间的访问模式信息，把水平划分问题归约为超图划分问题，使得不同索引节点的负载保持均衡，并降低查询涉及的通信开销。结合垂直划分和水平划分策略，构建二维混合索引并扩展为三维索引。通过在公开数据集DBLP上进行实验表明本发明方法在吞吐量、查询响应时间及扩展性优于已有方法。
-
公开(公告)号：CN107908807A
公开(公告)日：2018-04-13
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。
-
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。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107592622B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN201710599176.7
申请日：2017-07-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出了一种基于地理位置信息的机会型并行传输MAC协议，引入地理位置信息这一要素，对局部并行映射表和并行控制算法两方面进行改进，提出了基于地理位置信息的机会型并行传输MAC协议。在此基础上，对并行映射表和并行控制算法的相应部进行了改进；发送端节点通过局部并行映射表的记录检索到所有可能受到自身干扰的两跳范围内的节点，并依次比较其与每个节点的距离值和自身传输半径之间的关系，满足条件的记录进入映射表中，在最大程度上排除受干扰节点的数量；接收端节点通过与多个发送端节点的距离比较，选取其中最小的一个进行数据通信，在解决隐藏终端问题的同时，提高数据传输的成功率。
-
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。
-
公开(公告)号：CN105868336B
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201610182802.8
申请日：2016-03-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/242 , G06F16/2453
Abstract: 路网中面向集合的空间关键词查询方法，属于空间关键词查询技术领域。本发明的提出是为了实现对于用户的提出的空间关键词查询能够快速返回多条最佳路线供用户选择。技术要点：本发明所提出的路网中面向集合受查询方向约束的空间关键词查询给出了两种情况，即面向无主关键词的查询和主关键词优先的查询。无主关键词的查询即从查询点出发按照道路网在可查询范围内扩展查询。主关键词优先的查询，首先在可查询范围内以一种迭代替换的方式进行扩展查询直到查询到主关键词对象，若还有关键词没有被已查询到的空间对象所覆盖，则以面向无主关键词的查询方式继续进行扩展查询。分别对以上两种查询进行了实验，证明了所提方法的有效性。
-
公开(公告)号：CN107194404A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710237910.5
申请日：2017-04-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06K9/4628 , G06K9/6262 , G06N3/0454 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供的是一种基于卷积神经网络的水下目标特征提取方法。1、将原始辐射噪声信号的采样序列，分成25个连续部分，每个部分再设置25个采样点；2、将第j段数据信号的采样样本做归一化和中心化处理；进行短时傅里叶变换得到LoFAR图；4、将向量赋值到已有3维张量中；5、将得到特征向量输入到全连接层进行分类并计算与标签数据的误差，检查损失误差是否低于误差阈值，若低于则停止网络训练，否则进入步骤6；6、使用梯度下降方法对网络从后向前逐层进行参数调整，并转入步骤2。本发明方法的识别率与传统卷积神经网络算法相比，对特征图层进行了空间信息多维度的加权操作，来弥补因全连接层的一维向量化所带来的空间信息丢失的缺陷。
-
公开(公告)号：CN106227911A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610487736.5
申请日：2016-06-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5081
Abstract: 本发明属于数据可视化分析领域，具体涉及一种基于电路图元素隐喻的主题演化可视化方法。包括：数据预处理，对文本数据进行预处理，进行分词、去停词操作，将文本集合处理成词库；采用LDA算法对文本集合进行处理，抽取主题，并记录与主题对应的词、文本以及时间和地点信息；以焊盘图标隐喻主题中的词，即词盘，词盘采用空心饼图形式表示，表示在此时间段内此词所处的地理分布比例等。该方法主要能够展示主题的内容、主题的强度随时间的变化及主题与主题间的演化关系以方便用户对主题的演化过程进行分析，还可展示各时段内同一主题强度的地理分布。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
24
records
(took 0.026 seconds)
