公开(公告)号：CN116913317A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310859687.3

申请日：2023-07-13

Applicant: 哈尔滨工程大学 ,  江苏科技大学

Inventor： 何鸣 ,  王永乐 ,  董浩亮 ,  王金满 ,  王红滨 ,  周连科 ,  王念滨 ,  孙彧

IPC: G10L25/51 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464 ,  G10L25/90 ,  G10L25/30 ,  G10L21/0208

Abstract: 基于声重组特征网络的水面航行器声信号基频提取方法，属于基频提取领域。本发明解决了现有基频提取任务的声信号特征提取方法存在处理方式复杂、鲁棒性差的问题。本发明将待进行基频提取的声信号按照LHS算法产生的最小帧长切割成等长的音频段；采用LHS算法对所述等长的音频段的基频进行标记；采用声重组特征网络提取音频段的声信号的基频特征；采用基频提取网络利用基频特征对对应的音频段进行基频提取。本发明适用于基频提取。

公开(公告)号：CN116954522A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202311089522.9

申请日：2023-08-28

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 ,  海南俊码数据研究院有限公司

Inventor： 徐东 ,  武秋燕 ,  孟宇龙 ,  卢中玉 ,  赵佳媛 ,  刘芳玮 ,  杨梓韵 ,  蔡成涛 ,  王巍 ,  赵伟 ,  王小芳 ,  李承国 ,  李冰洋 ,  吕宏武 ,  吕继光 ,  谢晓芹 ,  郑丽颖 ,  王红滨 ,  李熔盛 ,  初妍

IPC: G06F3/06 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明公开了一种基于IPFS的区块链存储优化方法，包括：构建区块安全性判定模型，获取高安全性区块和低安全性区块；上传UTXO集结合所述高安全性区块，通过压缩所述高安全性区块生成摘要块并更新所述UTXO集，将所述摘要块广播给其他节点存储，其他节点将接收到的所述摘要块进行安全性验证后进行存储；所述低安全性区块直接存储本地节点；所述摘要块通过首尾链接形成摘要链，利用所述本地节点存储所述摘要链代替完整高安全性区块，完成区块链存储优化。本发明能够一定程度缓解区块膨胀问题，减轻节点存储开销的效果，能有效响应交易验证和提高交易处理速度。

公开(公告)号：CN114254618B

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202111525656.1

申请日：2021-12-14

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 董宇欣 ,  闫鹏超 ,  张立国 ,  印桂生 ,  王红滨 ,  杨东梅

IPC: G06F40/20 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N5/04

Abstract: 基于动态路由注意力机制的视觉问答方法、存储介质及设备，属于自然语言处理技术领域。为了解决现有的引入了多层注意力的问答模型由于参数量过多，从而导致了训练时长，甚至梯度消失的问题。本发明将图像I和文本问题Q输入视觉问答模型以获得问答答案；视觉问答模型包括：对图像和文本问题进行特征提取的特征提取单元、使用动态路由的方式分别以文本问题特征、视觉特征作为参考向量和特征矩阵在图像中进行注意力权重的更新，根据注意力权重分布获取到图像中的输出向量的动态路由注意力网络单元，以及将获取到的输出向量输入到两层全连接层进行特征转换，然后通过预测层对问题的答案进行预测的答案预测单元。本发明主要用于视觉问答。

公开(公告)号：CN114139984B

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202111470417.0

申请日：2021-12-03

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 周连科 ,  方琪 ,  王红滨 ,  王念滨 ,  杨亚宸 ,  崔琎

IPC: G06Q10/0635 ,  G08G1/01 ,  G06F18/2433 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042

Abstract: 一种基于流量与事故协同感知的城市交通事故风险预测方法，属于交通事故预警技术领域。本发明针对现有交通事故风险预测中没有深度结合交通流量信息，使用静态图邻接矩阵构建图神经网络预测效果不够好的问题。包括由节点时变特征输入模块获得节点时变特征矩阵；分别由事件动态图神经网络和异常流量动态图神经网络对节点时变特征矩阵进行特征提取，获得事故风险特征和流量风险特征；再由时间依赖模块进行时间依赖信息的捕捉，获得时空混合特征；由协同感知模块对时空混合特征和全局时变特征矩阵进行特征融合，获得事故风险预测值，结合事故风险替换值进行计算，获得损失函数用于模型训练。本发明用于交通事故风险预测。

公开(公告)号：CN113688792B

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202111111837.X

申请日：2021-09-22

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 邓子涵 ,  王红滨

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/25 ,  G06V10/30 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种人脸识别的方法，涉及一种基于图像识别与融合的人脸预测与溯源的方法及系统，本发明为解决已有的人脸识别系统中无法对长时间未更新的人脸图像进行准确快速识别的问题，S1、采集人脸图像和身份信息在人脸图像数据库中找到对应的人脸图像；S2、对S1中的人脸图像进行预处理；S3、利用人脸预测模型对S2中的人脸图像进行特征处理；S4、判断采集的人脸图像与预测的人脸图像是否一致。S1、采集人脸图像和身份信息在人脸图像数据库中找到对应的人脸图像；S2、对S1中的人脸图像进行预处理；S3、利用人脸溯源模型对S2中预处理后的人脸图像进行特征处理，将溯源的人脸图像存入人脸图像数据库。本发明用于预测和溯源人脸，属于深度学习计算机视觉领域。

公开(公告)号：CN111553389B

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202010271181.7

申请日：2020-04-08

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王念滨 ,  柳扬 ,  张耘 ,  王红滨 ,  周连科 ,  张毅 ,  厉原通

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0464 ,  G06N5/01

Abstract: 一种用于理解深度学习模型决策机制的决策树生成方法，它属于深度学习模型的决策机制理解技术领域。本发明解决了在现有基于决策树的深度学习模型决策机制理解方法中需要对深度学习模型进行特殊处理，产生的理解效果有限，且现有方法复杂，对模型决策机制的理解造成影响的问题。本发明利用训练好的深度学习模型，通过使用局部解释的方法来得到输入变量的贡献值，从而最终构建出贡献分布矩阵。将贡献分布矩阵作为输入，利用平均贡献值差异作为划分标准，递归地分区生成模型的决策树，再对生成的决策树进行剪枝、验证最终得到最优解释树。本发明可以应用于深度学习模型的决策机制理解。

公开(公告)号：CN111001161B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201911351336.1

申请日：2019-12-24

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王红滨 ,  原明旗 ,  何鸣 ,  张耘 ,  王念滨 ,  周连科 ,  张毅

IPC: A63F13/67 ,  G06N3/084

Abstract: 一种基于二阶反向传播优先级的游戏策略获得方法，它属于智能化决策获取技术领域。本发明解决了在游戏策略的指挥决策过程中存在的数据利用率低以及策略质量低的问题。本发明方法结合了DPSCRM方法和BPTM方法，通过样本序列的累计奖赏值构建第一级奖赏值，可以获得高质量的策略；基于TD‑error构建优先级可以反向衰减传播的第二级优先级，可以提升数据利用率。本发明可以应用于游戏策略的获取。

公开(公告)号：CN114648017A

公开(公告)日：2022-06-21

申请号：CN202210386134.6

申请日：2022-04-13

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王念滨 ,  陈田田 ,  张政超 ,  何鸣 ,  周连科 ,  王勇 ,  王红滨 ,  孙彧

IPC: G06F40/211 ,  G06F40/295 ,  G06F40/284 ,  G06F16/35 ,  G06N3/04

Abstract: 一种基于异质图注意力网络的文档级关系抽取方法，具体涉及一种基于异质图注意力网络的文档级实体关系的抽取方法，本发明为了解决现有的图神经网络在获取节点表示时忽略了图中节点和边，导致关系抽取的准确率低的问题，它包括以下步骤：S1、获取文档文本；S2、建立文档级关系抽取模型，将S1中获取的文档文本输入文档级关系抽取模型内进行训练，输出所述文档文本的关系，得到训练好的文档级关系抽取模型；S3、将待抽取文档级关系的文档文本输入S2中训练好的文档级关系抽取模型内，得到对应的文档文本的关系。属于计算机技术领域。

公开(公告)号：CN111626343B

公开(公告)日：2022-05-03

申请号：CN202010403756.6

申请日：2020-05-13

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 周连科 ,  邵璐 ,  何鸣 ,  王红滨 ,  王念滨 ,  薛冬梅 ,  崔琎

IPC: G06K9/62 ,  G06F40/295

Abstract: 一种基于PGM与PSO聚类的船舰数据关系抽取方法,涉及数据处理技术领域，针对现有技术中在构建面向知识图谱过程中关系抽取存在的船舰数据抽取准确率低以及效率低的问题，本发明用一个概率图模型来计算相似度分数，依据这个分数对不同候选对象之间的相似程度进行划分，以使实体对更好的进行匹配，使用灵活的相似度准则来消除实体匹配的歧义，可以抽取更多关系。对现有的聚类算法中的适应度函数进行了优化，增加了两个准则，不易局部最优解的情况，使其能够加速收敛，从而获得最优解，在构建面向知识图谱过程中关系抽取准确率以及效率高。

公开(公告)号：CN111626341B

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202010397828.0

申请日：2020-05-12

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王红滨 ,  刘宜陶 ,  何鸣 ,  王念滨 ,  周连科 ,  张毅 ,  白云鹏

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种面向水下目标识别的特征级信息融合方法，它属于水下目标识别技术领域。本发明解决了原始水下声音数据本身携带的目标特性有限，采用专家特征提取方法很难从原始数据中提取出有效的特征，且采用现有方法对提取出的特征信息融合效果不佳的问题。本发明对采集的原始声音数据进行处理，使处理过的数据不仅包含目标水声特性，还包含了目标方位特性与速度变化特性。再采用一个端到端的深度神经网络完成后续的特征提取和信息融合工作，克服了采用专家特征提取方法很难从原始数据中提取出有效特征的问题，而且通过实验证明了本发明特征信息融合方法的有效性。本发明可以应用于水下目标识别。