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公开(公告)号：CN110825803B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201910958363.9
申请日：2019-10-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出一种基于并查集和并行计算的海流可视化方法。该方法首先对海流数据随机生成的种子点根据区域划分为n个均等的种子点集，其次将这些种子点集进行并行积分，最后利用并查集结构将这n个种子点集合并后呈现出图像。此种方法很好的解决了大数据的情况下处理流线数据生成流线速度变慢的问题，在数据量较大的情况下，加快了绘制流线的速度并保证了图像显示效果。
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公开(公告)号：CN111307158A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010196626.X
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种AUV三维航路规划方法，通过改进粒子初始化方法、进入障碍物的惩罚值设置以及加入粒子移动位置步长的设置，提高的算法的规划速度和规划速度。步骤主要包括：三维环境抽象建模和粒子位置的初始化、进入障碍物的惩罚值设置、计算代价函数值、粒子移动步长设置、比较粒子群的代价值，进行粒子位置更新、输出规划结果。相比于传统量子粒子群航路规划算法，本发明提出的三维航路规划方法考虑了海流因素的影响，使得算法应用更加广泛；同时，三维航路规划的实现相比于二维航路规划更加具有实用性，能够更好的满足实际航行需要。
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公开(公告)号：CN106446923A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610352489.8
申请日：2016-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6268
Abstract: 本发明属于医疗健康数据挖掘领域，具体涉及一种基于角点匹配的医学图像分类方法。本发明包括：待分类的医学图像I提出分类请求；提取I的角点序列C；初始匹配角点对序列集DS的计算；初始匹配角点对序列集DS的计算；最大匹配角点对序列集DM的计算；公共K近邻匹配角点对序列集DT的计算；计算和I最相似的t幅医学图像；根据投票机制输出I的类标签。本发明提出了一对一的最大匹配角点对序列的定义，给出了将一对多的匹配角点对序列中求解一对一的最大匹配角点对序列问题转化为求二分图最大匹配的问题并利用匈牙利算法进行求解，并提出了基于匹配角点对的医学图像相似度计算公式，此公式既考虑了匹配角点对序列，也考虑了未匹配上的角点，提高了角点匹配的准确度，从而提高了分类结果的准确度。
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公开(公告)号：CN105303406A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510727278.3
申请日：2015-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明属于信息技术领域，具体涉及一种电子商务中的橙领推荐方法。本发明包括：输入在某社交网站上抓取文章数据，对数据中涉及到的用户进行分类并对橙领进行定位；(2)针对输入的某用户需求，面向用户进行橙领的推荐；(3)针对输入的某商家的产品描述，面向商家进行橙领的推荐；(4)展示结果：展示抓取数据中的用户的分类结果、橙领定位结果以及针对用户/商家需求进行橙领推荐的结果。本发明提出了一种电子商务中的橙领推荐方法，由橙领定位、面向用户的进行橙领推荐和面向商家进行橙领推荐三部分构成。解决了橙领自身定位的问题，以及如何获取最能符合用户/商家需求的橙领并将其推荐给用户/商家的问题。
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公开(公告)号：CN105184074B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201510551820.4
申请日：2015-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G16H30/20
Abstract: 本发明属于医疗信息技术领域，具体涉及一种基于多模态医学影像数据模型的医学数据提取和并行加载方法。本发明包括：数据准备；数据建模；数据提取；数据加载；数据使用。本发明提出的多模态数据模型是对医学影像数据的一个统一模型。提出的基于多模态数据模型的DICOM提取和并行加载技术实现了医学影像数据的统一建模和存储。这种统一建模的数据提取和加载技术对原始数据的利用率很高，不同类型数据之间的关系也被精确完整地表达，从而扩展了基于医学影像数据的数据挖掘的挖掘范围和深度。采用统一模型对所有模态的数据建模，使数据的后期使用和更新具有更好的通用性和一致性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111307158B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202010196626.X
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种AUV三维航路规划方法，通过改进粒子初始化方法、进入障碍物的惩罚值设置以及加入粒子移动位置步长的设置，提高的算法的规划速度和规划速度。步骤主要包括：三维环境抽象建模和粒子位置的初始化、进入障碍物的惩罚值设置、计算代价函数值、粒子移动步长设置、比较粒子群的代价值，进行粒子位置更新、输出规划结果。相比于传统量子粒子群航路规划算法，本发明提出的三维航路规划方法考虑了海流因素的影响，使得算法应用更加广泛；同时，三维航路规划的实现相比于二维航路规划更加具有实用性，能够更好的满足实际航行需要。
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公开(公告)号：CN111708855A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010467078.X
申请日：2020-05-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种简化船舶轨迹的方法，首先分别计算窗口中当前待压缩的轨迹点和最大偏移距离参考轨迹点到其起始轨迹点和终止轨迹点的直线的垂直距离；然后做判断：若这两个距离中的任意一个大于轨迹压缩的距离阈值，则将当前待压缩的轨迹点添加到压缩后的轨迹集中，并将当前待压缩的轨迹点作为窗口的起始轨迹点设置新的窗口；否则，根据这两个距离的大小，更新最大偏移距离参考轨迹点，并且将窗口的当前待压缩轨迹点和终止轨迹点同时往后移一个位置。重复上述处理，直到完成所有轨迹点的压缩。本方法能够有效地加快轨迹压缩处理速度，提高运算效率，降低了算法的复杂度。
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公开(公告)号：CN106446923B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201610352489.8
申请日：2016-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于医疗健康数据挖掘领域，具体涉及一种基于角点匹配的医学图像分类方法。本发明包括：待分类的医学图像I提出分类请求；提取I的角点序列C；初始匹配角点对序列集DS的计算；初始匹配角点对序列集DS的计算；最大匹配角点对序列集DM的计算；公共K近邻匹配角点对序列集DT的计算；计算和I最相似的t幅医学图像；根据投票机制输出I的类标签。本发明提出了一对一的最大匹配角点对序列的定义，给出了将一对多的匹配角点对序列中求解一对一的最大匹配角点对序列问题转化为求二分图最大匹配的问题并利用匈牙利算法进行求解，并提出了基于匹配角点对的医学图像相似度计算公式，此公式既考虑了匹配角点对序列，也考虑了未匹配上的角点，提高了角点匹配的准确度，从而提高了分类结果的准确度。
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公开(公告)号：CN104105104B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410353539.5
申请日：2014-07-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W16/14
Abstract: 本发明涉及一种基于频谱聚合的认知无线电频谱分配方法，其特征在于:系统中K个认知用户U1到UK接入到网络中，从用户信息中获取认知用户U1到UK相应的传输速率需求到需求因子Q1到QK；针对每个认知用户，求出满足传输速率需求的条件下至少要聚合的子载波数n；计算出认知用户U1到UK相应的最大频谱利用率η1,max到ηK,max；结合需求因子和最大频谱利用率，计算出认知用户U1到UK相应的最大需求频谱利用率；根据认知用户最大需求频谱利用率的大小决定认知用户获得频谱资源的顺序。
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公开(公告)号：CN104092503B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201410334044.8
申请日：2014-07-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B17/382 , H04W16/14
Abstract: 本发明涉及一种基于狼群优化的人工神经网络频谱感知方法，决策中心依次打开各个子区域内的主用户信号模拟发射机，决策中心接收来自认知用户的本地检测结果，将接收的认知用户发送的本地检测信息及统计和计算的认知用户的检测概率信息，生成训练样本集，根据神经网络结构及训练样本生成神经网络测试函数；基于神经网络测试函数和训练后生成的神经元权值矩阵，运用狼群优化方法对权值矩阵进行优化处理，将优化后的权值矩阵输入神经网络工作模块中；认知用户对主用户信号进行检测，决策中心将接收到的认知用户的本地检测结果与累计的认知用户检测概率进行融合，融合值输入优化后的神经网络，判断主用户信号是否出现。
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