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公开(公告)号：CN113011093B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110277082.4
申请日：2021-03-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/10
Abstract: 基于LCWaveGAN的船舶航行噪声仿真生成方法，本发明涉及船舶航行噪声仿真生成方法。本发明的目的是为了解决现有船舶航行水下辐射噪声信号准确率低，获得方式繁琐的问题。过程为：一、获取真实的船舶水下辐射噪声；二、得到连续谱；三、生成时域的连续谱噪声信号；四、生成仿真的船舶水下辐射噪声连续谱的时域信号；五、生成仿真的连续谱时域信号；六、提取调制参数；七、合成调制信号；八、提取真实的船舶水下辐射噪声的线谱；九、生成连续谱；十、通过调制信号和连续谱，叠加形成静止状态下的消声水池的目标仿真水下辐射噪声；十一、对水下辐射噪声进行运动修正，得到仿真船舶航行水下辐射噪声。本发明用于船舶航行数据生成领域。
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公开(公告)号：CN109005048A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810519647.3
申请日：2018-05-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明属于可视化数据技术领域，公开了基于力引导的点布局优化算法，包括如下步骤：步骤(1)：定义节点集合，边集合和无向图G；步骤(2)：设置系统中吸引力的总大小，系统中排斥力的总大小和总量级函数；步骤(3)：定义M(0)；步骤(4)：用算法聚集阶段迭代的总数和算法分裂阶段迭代的总数表示；步骤(5)：计算吸引力和排斥力在X轴方向和Y轴方向上的分量；步骤(6)：用笛卡尔坐标空间内X、Y轴方向上的排斥力和吸引力表示第t次迭代时节点在X、Y轴方向上受到的合力，然后获取节点迭代后的坐标；步骤(7)：迭代次数等于一个固定值时，迭代停止，算法结束。本发明解决传统算法中迭代次数多的问题，具有更好的扩展性。
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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：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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公开(公告)号：CN113011093A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110277082.4
申请日：2021-03-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/10
Abstract: 基于LCWaveGAN的船舶航行噪声仿真生成方法，本发明涉及船舶航行噪声仿真生成方法。本发明的目的是为了解决现有船舶航行水下辐射噪声信号准确率低，获得方式繁琐的问题。过程为：一、获取真实的船舶水下辐射噪声；二、得到连续谱；三、生成时域的连续谱噪声信号；四、生成仿真的船舶水下辐射噪声连续谱的时域信号；五、生成仿真的连续谱时域信号；六、提取调制参数；七、合成调制信号；八、提取真实的船舶水下辐射噪声的线谱；九、生成连续谱；十、通过调制信号和连续谱，叠加形成静止状态下的消声水池的目标仿真水下辐射噪声；十一、对水下辐射噪声进行运动修正，得到仿真船舶航行水下辐射噪声。本发明用于船舶航行数据生成领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109858506A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201810519569.7
申请日：2018-05-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种面向卷积神经网络分类结果的可视化算法，属于计算机视觉与数字图像处理技术领域。本发明在全连接层使用相关性传播算法，得到最后一层卷积层中每个神经元对最终输出结果的贡献的大小，根据其贡献计算出该卷积神经网络的类激活映射图。在得到类激活映射图之后，也就获得了最后一层卷积层中对分类结果有贡献的神经元的位置，根据提出的基于位置信息的传播算法，将卷积层中支持分类的神经元位置逐层向前重定向，直到输入层，从而得到输入图像中对输出结果有贡献的像素位置集合，最终得到可以解释卷积神经网络分类依据的可视化图像，本发明在解释卷积神经网络的分类方面具有更高的准确性，且在解释分类决策时能区分类别之间的特征。
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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：CN109858506B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201810519569.7
申请日：2018-05-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向卷积神经网络分类结果的可视化算法，属于计算机视觉与数字图像处理技术领域。本发明在全连接层使用相关性传播算法，得到最后一层卷积层中每个神经元对最终输出结果的贡献的大小，根据其贡献计算出该卷积神经网络的类激活映射图。在得到类激活映射图之后，也就获得了最后一层卷积层中对分类结果有贡献的神经元的位置，根据提出的基于位置信息的传播算法，将卷积层中支持分类的神经元位置逐层向前重定向，直到输入层，从而得到输入图像中对输出结果有贡献的像素位置集合，最终得到可以解释卷积神经网络分类依据的可视化图像，本发明在解释卷积神经网络的分类方面具有更高的准确性，且在解释分类决策时能区分类别之间的特征。
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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：CN108920503A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810519638.4
申请日：2018-05-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种基于社交网络信任度的微视频个性化推荐算法，属于计算机算法领域。步骤如下：1.利用全局信任度和局部信任的差值计算用户偏差度；2.在传统相似度的计算方法中加入置信度因素；3.利用信任对时间的依赖性，信任网络发生动态地演化；4.创建用户的相似网络和信任络组成的双网络时域演化模型；5.根据DNTDEM的建立，得到一个全新的用户信任网络；6.利用LDA模型对推荐内容进行补充；7.预测的用户应该与其的情感邻居相似，然后通过最小化误差平方值对其进行优化。本发明可以有效识别高质量的新形式的用户生成内容(UGC)，并向适当的用户进行推荐；还可以减轻其他用户主观偏见对推荐内容的影响，从而更加客观的向对象用户提供更优质的推荐内容。
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