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公开(公告)号：CN112784576B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110039887.5
申请日：2021-01-13
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F40/211 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于依存句法分析技术领域，具体涉及一种文本依存句法分析方法。依存句法树是关系提取工作所需的重要依据，依存句法分析的目的是构建依存句法树，依存句法分析的准确性直接影响着关系提取等上层工作的精度，为了提高依存句法分析的准确性，本发明提出了基于Pointer‑Net与TreeLSTM相结合的神经网络模型的一种文本依存句法分析方法，该方法可以在依存分析的过程中兼顾上下文的语义特征，在每一步的决策过程中都会考虑到已生成的依存子树，进而提高依存句法分析的精度。
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公开(公告)号：CN112836062B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110039879.0
申请日：2021-01-13
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于关系抽取技术领域，具体涉及一种文本语料库的关系抽取方法。本发明解决了传统关系分类模型不能很好的利用句子中重要的信息对关系进行建模，并且一些神经网络模型往往需要使用NLP工具来提取额外的特征的问题，提出了基于注意力机制的分段循环神经网络。本发明所提出模型可以突出考虑句子中的关键部分，而且能够利用句子的其他部分对关键部分进行补充，然后利用潜在关系向量和注意力机制得到句子的关系表示向量，在这个过程中不需要任何手工设计的特征或者NLP工具。本发明通过依存句法分析发现关系类型，并提出了一种用来构建训练语料的弱监督方法。实验结果显示提出的关系抽取模型在弱监督获取的训练数据集上达到了较高的性能。
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公开(公告)号：CN112836062A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110039879.0
申请日：2021-01-13
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于关系抽取技术领域，具体涉及一种文本语料库的关系抽取方法。本发明解决了传统关系分类模型不能很好的利用句子中重要的信息对关系进行建模，并且一些神经网络模型往往需要使用NLP工具来提取额外的特征的问题，提出了基于注意力机制的分段循环神经网络。本发明所提出模型可以突出考虑句子中的关键部分，而且能够利用句子的其他部分对关键部分进行补充，然后利用潜在关系向量和注意力机制得到句子的关系表示向量，在这个过程中不需要任何手工设计的特征或者NLP工具。本发明通过依存句法分析发现关系类型，并提出了一种用来构建训练语料的弱监督方法。实验结果显示提出的关系抽取模型在弱监督获取的训练数据集上达到了较高的性能。
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公开(公告)号：CN112784576A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110039887.5
申请日：2021-01-13
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 中电科大数据研究院有限公司
IPC: G06F40/211 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于依存句法分析技术领域，具体涉及一种文本依存句法分析方法。依存句法树是关系提取工作所需的重要依据，依存句法分析的目的是构建依存句法树，依存句法分析的准确性直接影响着关系提取等上层工作的精度，为了提高依存句法分析的准确性，本发明提出了基于Pointer‑Net与TreeLSTM相结合的神经网络模型的一种文本依存句法分析方法，该方法可以在依存分析的过程中兼顾上下文的语义特征，在每一步的决策过程中都会考虑到已生成的依存子树，进而提高依存句法分析的精度。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116821238A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310770494.0
申请日：2023-06-28
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
Inventor： 潘海为 , 周鑫玥 , 张可佳 , 蔡成涛 , 王巍 , 王一 , 王小芳 , 陈征平 , 毕晓燕 , 刘泽超 , 申林山 , 宋洪涛 , 王兴梅 , 王也 , 杨东梅 , 张立国
IPC: G06F16/27 , H04L67/1097 , G06F16/22 , G06F16/23 , G06F11/14 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N20/00 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的数值水池虚拟试验管理系统，包括，数据收集模块，用于获取数字虚拟水池试验中各种场景下的初始数据，随机生成模拟数据；模拟数据为实际水文环境中包括水流运动、水位变化、波浪的水动力学现象各种场景的待处理数据；中央存储模块，与数据收集模块连接，用于当接收到数据收集模块发送的存储任务后，对模拟数据进行处理并将处理后的模拟数据进行底层存储；自动化存储模块，与中央存储模块连接，用于根据预测分析结果自动调整存储资源配置，以及维护多个副本的数据一致性。本发明提高了系统对试验数据的存储容量以及试验的精度和效率，实现了对数值水池虚拟试验的自动化管理。
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公开(公告)号：CN111079377B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201911223532.0
申请日：2019-12-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F40/117 , G06F40/289 , G06F40/295 , G06F40/279 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于医学文本标注技术领域，具体涉及一种面向中文医疗文本命名实体识别的方法。本发明通过自定义多个实体类别并依此构建医疗术语标注词典实现了对原始医疗文本中实体的自动标注，在此基础上提出了一种多粒度特征融合的模型，首次将汉字的部首作为实体识别和分类的特征应用到医疗实体识别的任务中，通过对医疗文本中的词、字、字的部首三个不同粒度上的特征进行提取、表示和融合，并利用ID‑CNN‑CRF算法训练模型，以实现对各类医疗文本中医疗实体的识别工作。该方法的优势在于能应用在电子病历、医学期刊等各类医疗文本中，同时能较好地解决医疗领域中不同实体之间长度差异较大的问题，并且对于未登录实体的识别有着很好的效果。
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公开(公告)号：CN115238822A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210998579.X
申请日：2022-08-19
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 绿盟科技集团股份有限公司
Abstract: 一种基于混合变异策略的网络协议漏洞挖掘方法，它属于网络协议的漏洞挖掘技术领域。本发明解决了现有网络协议漏洞挖掘方法对未知网络协议漏洞挖掘能力差，且现有网络协议漏洞挖掘方法仅仅针对于单个网络协议，无法适用于不同网络协议的漏洞挖掘问题。本发明基于改进的生成对抗网络模型和线下漏洞知识库指导生成样本数据变异以提高漏洞触发率，进而生成更有效、针对性更强的测试用例，减少对漏洞挖掘无效测试用例的生成，可以智能高效地挖掘出未知网络协议的漏洞。本发明方法适用于大部分不同网络协议，大大减少人工分析数据帧的时间，可以迁移应用在不同网络协议上。本发明方法可以应用于网络协议的漏洞挖掘。
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公开(公告)号：CN113467481B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202110918358.2
申请日：2021-08-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种基于改进Sarsa算法的路径规划方法，属于强化学习和路径规划领域。本发明为了解决基于传统Sarsa算法的路径规划过程存在规划收敛速度较慢、规划效率较低的问题。本发明针对于待进行路径规划的区域建立地图模型，引入路径矩阵P(s，a)，在智能体探索的过程中，动态调整贪婪因子ε，采用ε‑greedy策略进行动作选择，智能体采取动作a后，环境会反馈一个奖励R并进入到下一个状态s′；并基于路径矩阵更新Q值表，从而基于改进的Sarsa算法实现路径规划。主要用于机器人的路径规划。
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公开(公告)号：CN114519369A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210066080.5
申请日：2022-01-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种在病历中快速提取十二导联心电图的方法。本发明包括病历数据的预处理以及手工定义特征的二次细化，使用该二次细化可以加速人工标记过程，加快了模型训练过程。本发明通过定义卷积神经网络EcgNet；结合设置特征和卷积神经神经网络训练模型实现自动提取十二导联心电图，经过检验该模型提取的十二导联心电图具有单边100％的准确率，提取的心电图达到人工提取的水平。本发明可以快速精准的从病历数据中提取出满足要求的十二导联心电图，训练好模型后的提取过程快速且不需要人力参与，极大地节省了人力物力，加速了心血管疾病患者的临床数据集的构建。
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