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公开(公告)号：CN116962426A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311063716.1
申请日：2023-08-23
申请人： 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
发明人： 孟宇龙 , 王聚军 , 徐东 , 赵佳媛 , 卢中玉 , 张新峰 , 李凤鸣 , 蔡成涛 , 王巍 , 王小芳 , 陆蓓婷 , 贺玉珍 , 蒋文创 , 刘书勇 , 付小晶 , 徐丽 , 高伟 , 李超 , 宁慧 , 唐立群 , 王宇华 , 刘成刚
IPC分类号： H04L67/104 , H04L43/091 , H04L43/0888 , H04L43/0894
摘要： 本发明公开了一种基于CPE‑BFT算法的区块链共识机制性能优化方法，本发明属于区块链共识领域，包括：构建共识性能评价模块，基于所述共识性能评价模块，评价区块链节点的共识能力；基于所述共识能力，选出资源受限节点，其中所述资源受限节点包括：节点委员会和常规节点；基于CPE‑BFT算法，在所述资源受限节点中选举出节点委员会，基于所述节点委员会，对所述常规节点进行领导共识。本发明在资源分布不平衡场景下，比现有技术算法拥有更高的系统吞吐量和更低的延时，即拥有更高的共识效率。
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公开(公告)号：CN118097216A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311760397.X
申请日：2023-12-20
申请人： 哈尔滨工程大学
摘要： 一种融合特征金字塔和自适应原型选择的图像分类方法，它属于深度学习和图像分类领域。本发明解决了在小样本图像分类任务中，由于难以学习到丰富的知识以及易出现过拟合导致分类效果差的问题。本发明方法为：步骤一、搭建FResNet网络，将训练集中的图像依次输入到FResNet网络内，利用训练集中的图像对FResNet网络进行训练；直至对训练集中图像的分类准确率达到设定的阈值时停止训练，获得训练好的FResNet网络；步骤二、将待分类图像输入训练好的FResNet网络，利用训练好的FResNet网络输出待分类图像的特征向量，再根据待分类图像的特征向量确定待分类图像所属的类别。本发明可以应用于小样本图像分类。
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公开(公告)号：CN114022714B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111333621.8
申请日：2021-11-11
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 一种基于Harris的数据增强图像分类方法及系统，它属于数据处理技术与计算机视觉技术相结合的学科交叉领域。本发明解决了采用现有的数据增强方法获得的图像分类准确率低的问题。本发明通过采用Harris算法进行数据增强，使训练好的卷积神经网络提取图像信息特征的强大功能得以充分利用，提高了对图像分类的准确率、鲁棒性以及泛化性能；与现有的数据增强算法相比，在相同难度的图像分类任务中，本发明方法的收敛速度较快，算法的运行效率更高，总回报增多，能够有效进行训练数据集的遮挡，加大训练难度，使分类算法的准确率上升了3.86％，从而提高了算法的性能。本发明可以应用于图像分类领域。
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公开(公告)号：CN114187966A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111509958.X
申请日：2021-12-10
申请人： 哈尔滨工程大学
摘要： 一种基于生成对抗网络的单细胞RNA序列缺失值填补方法，它属于生物信息领域。本发明解决了采用现有方法对缺失数据填补的准确率低的问题。本发明通过生成对抗网络对RNA序列缺失值进行填补，在生成器部分，引入由DrImpute填补完成的数据作为方向约束，在使用自编码器生成缺失值的同时，在损失函数中加入方向约束项，并对解码层给予了一个Relu激活函数来解决填补后的数据出现负值的情况。实验证明，采用本发明的方法可以显著提高数据填补的准确率。本发明可以应用于对RNA序列缺失值进行填补。
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公开(公告)号：CN113642245A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110975058.8
申请日：2021-08-24
申请人： 哈尔滨工程大学
摘要： 一种舰船辐射噪声数据集的构建方法，它属于水声信号识别领域。本发明解决了实采舰船辐射噪音样本稀缺的问题。本发明根据现有的舰船辐射噪声数据实采样本，利用仿真技术生成符合实际需要的舰船辐射噪声，将仿真舰船辐射噪声和实采的海洋噪声一起作为原始噪声数据集，将LOFAR谱用于预处理，保留关键特征，最后用GAN实现样本扩展，从而获得更多的数据集来满足深度学习大数据量的需求。本发明可以应用于对舰船辐射噪声数据集的构建。
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公开(公告)号：CN113467481A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110918358.2
申请日：2021-08-11
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 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：CN117711493A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311730187.6
申请日：2023-12-15
申请人： 哈尔滨工程大学
摘要： 一种基于深度图嵌入聚类的单细胞RNA测序数据聚类方法，它属于深度学习和单细胞RNA测序数据分析技术领域。本发明解决了由于现有方法对单细胞RNA测序数据去噪和降维的成效有限、数据存在批次效应且数据存在丢失导致对单细胞RNA测序数据聚类效果不佳的问题。本发明对单细胞RNA测序数据集进行数据筛选、归一化、添加噪声处理，再将添加噪声处理后的基因表达矩阵输入到基于ZINB分布的去噪自动编码器，得到去噪和降维后的基因表达矩阵；得到的基因表达矩阵再作为深度图嵌入聚类模型的输入进而得到输出数据；并对输出数据进行降维，再对降维后的数据进行聚类。本发明方法可以应用于单细胞RNA测序数据分析。
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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
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 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：CN110361006B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201910575692.5
申请日：2019-06-28
申请人： 哈尔滨工程大学
摘要： 本发明是局部航迹分维度的选择性航迹状态估计融合方法。本发明对局部航迹进行读取和预处理，进行时间对准和空间对准；对局部航迹按纬度进行拆分，利用基于灰色接近关联度的航迹质量衡量算法进行单纬度下的航迹质量计算，并分维度排序；设置循环次数，根据航迹质量依据选择单纬度航迹数，将两条高质量的单纬度航迹和进行航迹状态估计融合，得到融合航迹，确定系统航迹；当融合航迹的航迹质量大于高质量的单纬度航迹的航迹质量，本发明实现了局部航迹的选择性融合，维度拆分后，再经过算法结构实现航迹选择，并采用局部航迹与局航迹的多传感器的简单凸组合融合方法后，融合生成的系统航迹精度有所提高。
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公开(公告)号：CN110361006A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910575692.5
申请日：2019-06-28
申请人： 哈尔滨工程大学
摘要： 本发明是局部航迹分维度的选择性航迹状态估计融合方法。本发明对局部航迹进行读取和预处理，进行时间对准和空间对准；对局部航迹按纬度进行拆分，利用基于灰色接近关联度的航迹质量衡量算法进行单纬度下的航迹质量计算，并分维度排序；设置循环次数，根据航迹质量依据选择单纬度航迹数，将两条高质量的单纬度航迹和进行航迹状态估计融合，得到融合航迹，确定系统航迹；当融合航迹的航迹质量大于高质量的单纬度航迹的航迹质量，本发明实现了局部航迹的选择性融合，维度拆分后，再经过算法结构实现航迹选择，并采用局部航迹与局航迹的多传感器的简单凸组合融合方法后，融合生成的系统航迹精度有所提高。
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