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公开(公告)号：CN107592622B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN201710599176.7
申请日：2017-07-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出了一种基于地理位置信息的机会型并行传输MAC协议，引入地理位置信息这一要素，对局部并行映射表和并行控制算法两方面进行改进，提出了基于地理位置信息的机会型并行传输MAC协议。在此基础上，对并行映射表和并行控制算法的相应部进行了改进；发送端节点通过局部并行映射表的记录检索到所有可能受到自身干扰的两跳范围内的节点，并依次比较其与每个节点的距离值和自身传输半径之间的关系，满足条件的记录进入映射表中，在最大程度上排除受干扰节点的数量；接收端节点通过与多个发送端节点的距离比较，选取其中最小的一个进行数据通信，在解决隐藏终端问题的同时，提高数据传输的成功率。
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公开(公告)号：CN107194411A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710237933.6
申请日：2017-04-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6257 , G06K9/6269
Abstract: 本发明提供的是一种改进的分层级联的支持向量机并行化方法。通过改进的Cascade SVM算法得到了优化：首先，改进算法中c的引入，用于在层级训练过程中，衡量每一层训练中得到的模型支持向量个数的变化情况。其次，通过调整模型训练过程中的合并策略和层次结构，每层训练得到的支持向量的合并方式由两两合并，优化调整为全部合并之后再进行平均切分，这样避免了两两进行合并方式中存在过滤非边界样本不足的缺点。本发明可以保证不失分类精度的前提下，同时借助当前主流的Spark并行框架，有效地缩短模型训练时间，提高模型的训练和分类效率。
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公开(公告)号：CN107466072A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710599216.8
申请日：2017-07-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: Y02D70/38 , H04W28/18 , H04L69/14 , H04L69/24 , H04W40/20 , H04W40/248 , H04W74/0816 , H04W74/085 , H04W80/02
Abstract: 本发明提供了一种基于地理位置信息的多信道并行协商MAC协议实现方法，涉及多信道并行传输条件下的无线传感器网络领域，对原LPR-MAC协议在多信道并行协商过程中存在的信道冲突问题进行了分析，利用节点地理位置信息这一关键因素给出LPRLI-MAC协议的邻居表和P-坚持算法，解决了多对多和多对一的信道冲突问题，优化了多个发送端在多信道上的并行协商策略，降低了多个并行传输间的冲突概率，提高了数据传输率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108846029B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201810519637.X
申请日：2018-05-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的情报关联分析方法，属于RDF知识图谱条件下情报相关性检索领域。本发明包括：数据的预处理过程，对下载的情报数据TXT文档进行解析；构建三元组情报知识库；利用IDF和信息熵加权方法，计算每一个三元组和其关键词的权重，并存储到数据库中；通过三元组相似度计算公式来计算每个三元组的相似三元组，并根据相似度进行排序；对RDF三元组进行有效存储；采用Jena TDB提供的API实现基本的SPARQL查询操作，并根据基于三元组相似度的查询方法进行查询扩展；生成查询样例，对检索结果集中根据三元组和关键词的权重进行有效排序，返回top‑k结果。
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公开(公告)号：CN107466072B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201710599216.8
申请日：2017-07-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于地理位置信息的多信道并行协商MAC协议实现方法，涉及多信道并行传输条件下的无线传感器网络领域，对原LPR‑MAC协议在多信道并行协商过程中存在的信道冲突问题进行了分析，利用节点地理位置信息这一关键因素给出LPRLI‑MAC协议的邻居表和P‑坚持算法，解决了多对多和多对一的信道冲突问题，优化了多个发送端在多信道上的并行协商策略，降低了多个并行传输间的冲突概率，提高了数据传输率。
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公开(公告)号：CN107592622A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710599176.7
申请日：2017-07-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出了一种基于地理位置信息的机会型并行传输MAC协议，引入地理位置信息这一要素，对局部并行映射表和并行控制算法两方面进行改进，提出了基于地理位置信息的机会型并行传输MAC协议。在此基础上，对并行映射表和并行控制算法的相应部进行了改进；发送端节点通过局部并行映射表的记录检索到所有可能受到自身干扰的两跳范围内的节点，并依次比较其与每个节点的距离值和自身传输半径之间的关系，满足条件的记录进入映射表中，在最大程度上排除受干扰节点的数量；接收端节点通过与多个发送端节点的距离比较，选取其中最小的一个进行数据通信，在解决隐藏终端问题的同时，提高数据传输的成功率。
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公开(公告)号：CN108846029A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810519637.X
申请日：2018-05-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的情报关联分析方法，属于RDF知识图谱条件下情报相关性检索领域。本发明包括：数据的预处理过程，对下载的情报数据TXT文档进行解析；构建三元组情报知识库；利用IDF和信息熵加权方法，计算每一个三元组和其关键词的权重，并存储到数据库中；通过三元组相似度计算公式来计算每个三元组的相似三元组，并根据相似度进行排序；对RDF三元组进行有效存储；采用Jena TDB提供的API实现基本的SPARQL查询操作，并根据基于三元组相似度的查询方法进行查询扩展；生成查询样例，对检索结果集中根据三元组和关键词的权重进行有效排序，返回top-k结果。
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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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