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公开(公告)号：CN117313105A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311257110.1
申请日：2023-09-27
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 价值链技术(深圳)有限公司
Inventor： 冯光升 , 李冰洋 , 张熠哲 , 蔡成涛 , 王巍 , 陆蓓婷 , 蒋文创 , 王小芳 , 王一 , 杨玉东 , 董宇欣 , 郎大鹏 , 李思照 , 刘泽超 , 马志强 , 申林山 , 宋洪涛 , 王兴梅 , 王也
Abstract: 本发明公开了面向智能合约漏洞数据集的不平衡数据集处理系统及方法，系统包括：数据读取模块：用于依次读取不同类别的漏洞样本集，将所述不同类别的漏洞样本集输入子集划分模块中；子集划分模块：用于对所述不同类别的漏洞数据集中的少数类样本进行划分，获取若干样本子集，并将所述样本子集发送至数据生成模块；数据生成模块：用于分别对不同类别的所述样本子集进行处理，生成新数据；数据读取模块、子集划分模块、数据生成模块依次连接。本发明减小了边界模糊的问题，在一定程度上提升了样本的质量，同时对于多种样本进行了扩充，适用于多类数据的样本集。
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公开(公告)号：CN110910377B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201911190631.3
申请日：2019-11-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于医学图像识别技术领域，具体涉及应用在临床实践上的一种基于神经网络的脑梗死MRI图像识别方法。本发明包括以下步骤：采集明确具有脑梗死疾病的脑部MRI图像；数据预处理，对标注好的原始图像进行缩放和裁剪处理；构建神经网络，卷积神经网络总深度为11层,卷积核大小为3*3,第2、4、7层步长为2,其余层步长为1；训练神经网络；测试模型；诊断测试；输出模型和整理结果。本发明的优点在于：使用卷积神经网络进行头部MRI图像识别,相比于传统方法,准确率更高,诊断过程更加智能化，且可以应用于除头部MRI识别外的其他应用场景。本发明使用全卷积网络作为基础网络结构,保留局部信息,使得学习到的特征更易被可视化和理解。
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公开(公告)号：CN113222960B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110584110.7
申请日：2021-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于特征去噪的深度神经网络对抗防御方法、系统、存储介质及设备，属于基于图像的深度学习对抗样本防御领域。为了解决目前使用空间域滤波进行特征去噪的对抗样本防御方法存在去噪不彻底的问题，进而导致对抗样本防御效果不佳的问题。发明设计含有至少一个特征去噪模块的神经网络模型，所述的特征去噪模块包括1x1卷积、残差连接单元和去噪操作单元，去噪操作先对模型中间层特征图进行离散小波变换，将有用信息和噪声信息进行分离，然后对包含噪声信息的高频分量进行频率域滤波和空间域滤波相结合的去噪处理，最后再重构特征图。本发明的方法在对抗训练下，可以显著提升面对对抗样本攻击时的对抗鲁棒性。主要用于图形的深度神经网络对抗防御。
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公开(公告)号：CN107105052B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201710343392.5
申请日：2017-05-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供的是一种基于图规划的启发式Web服务组合方法。首先对服务组合问题进行建模，阐述了其与智能规划问题的对应关系；为了解决基于图规划的服务组合算法的盲目搜索的缺点，提出了状态距离的概念，分析和证明了其在可达性分析中的作用，给出了状态距离矩阵的构建方法；依据状态距离矩阵，设计启发函数对服务的可达性进行估计，修剪不必要的服务，减小规划图的规模，提高算法的求解效率。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116738565A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310563359.9
申请日：2023-05-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F119/12
Abstract: 本发明涉及卷积‑循环复合神经网络的船舶单破口浸水时间预测方法，包括：获取船舶单破口的浸水数据集，对所述浸水数据集进行处理；构建复合神经网络，所述复合神经网络包括：轻量级残差网络ResNet18和长短期记忆模型LSTM；基于所述浸水数据集训练所述复合神经网络，通过训练后的所述复合神经网络，预测所述船舶单破口的浸水时间。本发明旨在提高浸水事故发生后指挥者对浸水区域的掌握程度，方便指挥人员进行抗沉决策及人员疏散。
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公开(公告)号：CN114973061A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210434179.6
申请日：2022-04-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/40 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习方法的辅助抗沉决策模型生成方法及系统，属于抗沉辅助决策技术领域，其该方法包括：获取预设船舶的舱室区域标号数据和浸水实验数据包括总时间、每个舱室的灌满时间以及浸水视频；将每个舱室的浸水视频进行逐帧处理，得到多个图片以及每张图片对应的时间，并将多个图片以及每张图片对应的时间分成两个部分，第一部分将其顺序打乱，并划分为训练、测试集，第二部分以时间轴为顺序排列；将训练集输入卷积神经网络中进行训练，并将第二部分图片输入训练好的卷积神经网络中，得到向量化数据；将舱室区域标号和向量化数据输入循环神经网络中进行训练，得到辅助抗沉决策模型。该方法提高了抗沉辅助决策的速度以及合理程度。
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公开(公告)号：CN108932528A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810589956.8
申请日：2018-06-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了变色龙算法中相似性度量及截断方法，属于凝聚型层次聚类算法技术领域。变色龙在稀疏图上运行，其中节点表示数据项，加权边表示数据项之间的相似性，变色龙通过使用两阶段算法找出数据集中的簇，在第一阶段，根据数据集构造出一个k-最近邻图Gk，使用图分区算法将数据项分为几个相对较小的子集群，在第二阶段，它使用一种算法，通过重复组合这些子集群来找到真正的集群；该改进算法通过引入递归二分法、flood fill漫水填充法以及第一跳截断等对传统的变色龙聚类算法进行了改进，还提出了一种能够从修改的变色龙树状图中自动选择最佳聚类结果的方法。
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公开(公告)号：CN107105052A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710343392.5
申请日：2017-05-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供的是一种基于图规划的启发式Web服务组合方法。首先对服务组合问题进行建模，阐述了其与智能规划问题的对应关系；为了解决基于图规划的服务组合算法的盲目搜索的缺点，提出了状态距离的概念，分析和证明了其在可达性分析中的作用，给出了状态距离矩阵的构建方法；依据状态距离矩阵，设计启发函数对服务的可达性进行估计，修剪不必要的服务，减小规划图的规模，提高算法的求解效率。
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公开(公告)号：CN103249038A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310121193.1
申请日：2013-04-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W12/02
Abstract: 本发明涉及的是一种基于道路网络空间中移动对象位置隐私保护的方法。本发明包括如下步骤：用户发送位置查询请求信息到匿名服务器；匿名服务器使用匿名算法完成匿名；匿名服务器将完成匿名后的查询发送给基于位置的服务器；基于位置的服务器根据匿名后的请求进行查询处理；匿名服务器从查询处理结果集中选出真实位置返回给用户。本发明初始化生成的假位置更加自然，真实，符合人们的生活习惯；在移动过程中实现了对用户隐私的保护，提高了对用户隐私的保护程度。
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