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公开(公告)号：CN112132514B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202011015861.9
申请日：2020-09-24
IPC: G06Q10/087 , G06Q10/063
Abstract: 一种物资采购的评估方法，解决了现有物资采购评估的准确性及通用性差的问题，属于物资采购管理技术领域。本发明包括：将每个待评估购买方案作为评估对象，根据多个待评估购买方案确定待评估问题，根据待评估问题构建树形结构评估模型；确定评估对象在树形结构评估模型中的评估项的数值，依次进行同趋势化处理和归一化处理；根据树形结构评估模型中树形的深度，确定最外层子节点及其父节点；使用逼近理想解排序法及作为最外层子节点的评估项的归一化数值，获得其父节点的评估值；将获得评估值的父节点作为子节点，采用分级加权法和子节点的评估值对其父节点进行评估，直至获得根节点的评估值，根节点的评估值为评估对象的评估值。
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公开(公告)号：CN112861071B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110162162.5
申请日：2021-02-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于深度自编码的高铁牵引系统异常检测方法，它涉及深度学习异常检测和系统健康管理领域。本发明的目的是为了解决现有的异常检测方法准确率低以及不能给出异常严重程度和异常原因等异常描述信息的问题。本申请将系统检测指标之间的关联性和深度自编码网络结合，能够检测出异常严重的级别及确定发生异常的监测指标。它用于给出异常严重程度和检测出现异常的监测指标。
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公开(公告)号：CN111865937B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202010621979.X
申请日：2020-07-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种用于数据库集群权限冲突检测和消解的系统及方法，它属于通信技术领域。本发明解决了现有方法不能够实时自动检测到并消解数据库集群中多个节点的权限冲突，以及采用人工修改的方式来消解权限冲突存在的正确性难以保证的问题。本发明采取的技术方案为：首先构建权限信息表；当节点修改权限信息时，部署于节点服务器的采集与执行器将更新后的权限信息发送到冲突检测与消解中心；冲突检测与消解中心接收权限信息，经权限冲突检测与消解，将消解后的权限信息发送到涉及权限冲突的节点；部署于相应节点服务器的采集与执行器接收到权限信息，并使用接收到的权限信息覆盖本节点的权限信息。本发明可以应用于通信技术领域。
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公开(公告)号：CN111447212A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010214994.2
申请日：2020-03-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于网络安全和深度学习技术领域，具体涉及一种基于GAN的APT攻击序列的生成与检测方法。本发明的针对目前在APT攻击的检测方向尚存在无法检测长序列攻击、历史信息关联差、未知攻击检测能力差等问题，为有效检测APT攻击并且扩充APT攻击攻击数据集，提出了一种基于GAN的APT攻击序列生成与检测方法。本发明通过生成式对抗网络的形式采用LSTM网络增加了对前后文相关联的步骤，记忆了网络流量的历史记录，对时序性数据具有较好的检测能力；通过生成模型可以利用随机噪声生成符合APT攻击特征的数据，扩充了现有APT攻击数据集。
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公开(公告)号：CN111444367A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010214091.4
申请日：2020-03-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉、深度学习和自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于全局与局部注意力机制的图像标题生成方法。本发明在初始阶段不仅利用到了图像的局部特征，还利用到了图像的全局特征，以编码器-解码器为基本框架，在编码阶段利用卷积神经网络提取图像的全局特征和局部特征，在解码阶段使用LSTM和注意力机制，利用全局特征和局部特征动态选择图像的空间特征进行解码生成图像标题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110947118A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911297859.2
申请日：2019-12-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: A62B99/00
Abstract: 本发明提供一种基于TRIZ理论的狭小空间探测救援机器人，机器人主体内安装有驱动电机，两侧壁上对称安装有驱动轮，履带板通过驱动轮安装在机器人主体上，机器人主体前侧壁上安装有若干个红外传感器；机器人主体前部的顶部并行安装有机械臂和红外摄像头，中部的顶部并行安装有线路拓展板和Arduino副控板，后部的顶部并行安装有WIFI模块和驱动板；红外摄像头的底部安装有驱动舵机。本发明便于在狭小区域采集现场信息与回传，通过自行搭建局域网，摆脱了对互联网的依赖，保证了数据传输的独立性与安全性，通过配备四自由度机械手臂来实现清除路障。本发明结构采用模块化设计，拆装方便，易于维护，具有数据传输稳定、适应性与实用性较强等优点。
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公开(公告)号：CN114065217A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111405715.1
申请日：2021-11-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于知识库的SELinux策略优化方法，本发明涉及基于知识库的SELinux策略优化方法。本发明的目的是为了解决现有SELinux策略文件会导致系统的安全性低的问题。过程为：一、得到预处理后策略集合、审计日志、属性与类型的映射关系和类型与文件全路径的映射关系数据文件；二、构建知识库；三、得出未知访问模式的分类结果；四、将新识别的访问模式转换为SELinux系统策略集合的策略规则形式，与已知的访问模式或规则进行冲突检测；当不发生冲突，将新识别的访问模式合并入数据库，重新执行三；当发生冲突，对冲突进行消解，将消解后的新识别的访问模式合并入数据库，重新执行三。本发明用于信息安全的技术领域。
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公开(公告)号：CN112861071A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110162162.5
申请日：2021-02-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于深度自编码的高铁牵引系统异常检测方法，它涉及深度学习异常检测和系统健康管理领域。本发明的目的是为了解决现有的异常检测方法准确率低以及不能给出异常严重程度和异常原因等异常描述信息的问题。本申请将系统检测指标之间的关联性和深度自编码网络结合，能够检测出异常严重的级别及确定发生异常的监测指标。它用于给出异常严重程度和检测出现异常的监测指标。
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公开(公告)号：CN109976911B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201910230528.0
申请日：2019-03-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种自适应资源调度方法。步骤一，模块化处理；步骤二，确定主次级GPU；步骤三，监测各GPU运行状态；步骤四；实时动态分配；步骤五，分散处理数据；步骤六，汇总组合；步骤七，完成学习。该发明，资源分配方式分为两级，第一级分配通过将平台模块化，然后划分主次级GPU使用权力，第二级分配以一种服务器自我学习方式，根据以往的任务经验估计动态资源分配量来分配资源，使得整个平台合理分配平台硬件资源，提高系统吞吐量、提高硬件资源的利用率，加快神经网络任务的训练速度，避免出现部分GPU闲置状况，解决资源调度，使得整个系统的负载均衡，没有闲置资源的情况。
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公开(公告)号：CN107579984B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201710834279.7
申请日：2017-09-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提供一种面向网络层的安全通信链路建立方法，属于通信领域，包括如下步骤:步骤1，请求方向被请求方发送连接请求数据报；步骤2，被请求方对请求方发送来的连接请求数据报进行验证；步骤3，被请求方生成带重构因子的连接请求数据报；步骤4，请求方解析收到的带重构因子的数据报并生成带反重构因子的响应数据报；步骤5，被请求方解析收到的带反重构因子的响应数据报并进行验证；步骤6，被请求方向请求方发送允许建立连接的应答数据报，实现安全通信链路的建立。本发明方法可实现被请求方对安全通信链路的控制，能防止非法设备连接，有效抵御泛洪攻击，提升通信的安全性，防止第三方进行窃听，响应速度快，占用计算机资源少。
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