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公开(公告)号：CN108776763A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810589946.4
申请日：2018-06-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于属性相关的差分隐私保护方法，属于信息安全技术领域。本发明采取投影转换的思想，提出了新的面向属性相关的隐私保护方法。该方法不仅考虑了属性之间存在相关性的情况，而且利用这种相关关系减少噪声的加入。即利用最大信息系数衡量各敏感属性相关关系，构建最大信息系数矩阵；从而构造投影算子，获得投影矩阵，该结构的使用使得维度降低，在提供相同的隐私保证的情况下，所需噪声数减少。
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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：CN110378489B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN201910695772.4
申请日：2019-07-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N20/00 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 基于实体超平面投影的知识表示学习模型，本发明涉及知识表示学习模型。本发明的目的是为了解决现有现有的知识表示学习模型大部分都只关注知识图谱的结构化信息，仅仅利用知识三元组来学习实体以及关系的表示，却忽略了实体的文本描述中可能蕴含的一些有用信息，导致处理任务时准确率低的问题。过程为：步骤一、将实体的描述文本处理成矩阵形式；步骤二、将步骤一得到的矩阵形式的文本输入到卷积神经网络中，得到实体描述文本的特征向量；步骤三、利用步骤二得到的特征向量建立EHP模型，得到实体以及关系的最终向量表示。本发明用于自然语言处理领域。
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公开(公告)号：CN114510945A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210157121.1
申请日：2022-02-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F40/295 , G06N3/04
Abstract: 基于偏旁特征嵌入的中文命名实体识别网络模型，涉及自然语言处理与中文命名实体识别领域。解决了现有中文命名实体识别算法的语义识别的准确率和F值低的问题。将字符拆分成其偏旁构成的形式，将其映射为偏旁特征向量、并与单词特征向量和字符特征向量，组合后输入到Bi‑LSTM编码层中进行编码中，编码后的特征经CRF解码层解码后得到输入文本的命名实体标签，从而实现对中文命名实体的识别。本发明主要用于对中文命名实体进行识别。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109284662A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201810766508.0
申请日：2018-07-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种面向水下声音信号分类的迁移学习方法，涉及机器学习技术领域；本发明将数据集之间的分布和领域之间的域不变性结合；在类别分类器部分，使用MMD算法去匹配两数据集间的分布差异，并通过对内核的数量以及覆盖范围进行改变，最小化两数据集之间的分布差异；而在域分类器部分，则利用梯度反转去阻止域分类器在误差反向传播阶段的梯度下降，最大化域分类器的分类误差，使分类器具有领域不变性。一种面向水下声音信号分类的迁移学习方法，以动态的调整两种方法在模型进行迭代训练过程中的重要程度。通过实验证明，本发明提出的迁移学习方法要优于传统的分类方法以及现有的迁移学习方法DAN和DSN，并且分类越复杂，效果越明显。
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公开(公告)号：CN109189862A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810766488.7
申请日：2018-07-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种面向科技情报分析的知识库构建方法，属于计算机知识库构建领域。提出了CWATT-BiLSTM-LSTMd模型用于实体抽取、RL-TreeLSTM模型用于实体关系抽取。实体抽取采用编码-解码模式，BiLSTM(双向长短期记忆网络)用于编码，LSTMd(长短期记忆网络)用于解码，并且对嵌入层和解码层进行了改进，然后使用此模型对科技情报领域的语料进行实体抽取。在实体抽取的基础之上，基于强化深度学习的思想提出RL-TreeLSTM模型对实体之间的关系进行抽取。RL-TreeLSTM模型分为两个部分：选择器和分类器。选择器选择有效的句子传入分类器，以降低远程监督方法带来的噪音；分类器对有效句子进行实体关系抽取，提高关系抽取的准确率。
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公开(公告)号：CN109269547A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201810765019.3
申请日：2018-07-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于线谱的水下目标舰船检测方法，属于水下舰船的检测领域。本发明包括：初始阶段：使用卷积神经网络作为目标检测的算法，将声音文件转换成LOFAR图；在LOFAR图中进行线谱的提取，提取过程时用到的方法是动态规划的算法和多步频移的算法；检测阶段：对提取到的线谱图进行打标签并且转换成LMDB的格式；将处理好的数据送入到级联卷积的网络中，使用其中的70％进行模型的训练，其余的30％作为测试。
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公开(公告)号：CN108876012A
公开(公告)日：2018-11-23
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：CN114510945B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210157121.1
申请日：2022-02-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F40/295 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 基于偏旁特征嵌入的中文命名实体识别网络模型，涉及自然语言处理与中文命名实体识别领域。解决了现有中文命名实体识别算法的语义识别的准确率和F值低的问题。将字符拆分成其偏旁构成的形式，将其映射为偏旁特征向量、并与单词特征向量和字符特征向量，组合后输入到Bi‑LSTM编码层中进行编码中，编码后的特征经CRF解码层解码后得到输入文本的命名实体标签，从而实现对中文命名实体的识别。本发明主要用于对中文命名实体进行识别。
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