-
公开(公告)号：CN114638301A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210264661.X
申请日：2022-03-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明针对密度峰值聚类算法(DPC)不适用于流形数据集、聚类中心的选择需要人为干预且会在剩余点分配会出现多米诺效应的缺陷。提出了一种基于密度相似性的密度峰值聚类算法(DA‑DPC)。首先，引用密度相识度来代替欧式距离来适用处理流形数据集，可以消除dc对算法结果的影响；其次，根据密度聚类指数的特点和聚类的定义，设计了一种新的密度聚类指数(DCI)，自动获取聚类中心，降低参数对聚类结果的影响；对于剩余点提出两种匹配策略，更好的达到聚类效果；实验表明，该算法在人工数据集和UCI真实数据集上比常用的几种聚类算法具有更好的聚类效果。
-
公开(公告)号：CN114861760A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210355459.8
申请日：2022-04-04
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于密度峰值的聚类算法改进研究，属于聚类算法之一，聚类属于无监督分类，目的是将数据划分为不同簇。密度峰值聚类算法根据决策图确定聚类中心并检测非球形聚类，而无需指定聚类数。本发明旨在解决传统DPC聚类算法中存在的问题，传统的DPC算法对数据进行处理，计算局部密度和最小距离，通过局部密度和最小距离构造决策图，人工选取局部密度和最小距离都较大的点作为聚类中心点，导致聚类的准确度不高，因此针对密度峰值聚类算法不能自适应选取阈值，分配剩余点容易产生多米诺骨牌效应等问题，引入了DTW算法并且设计自适应阈值，对DPC聚类算法进行改进，从而改善了DPC聚类算法中存在的不足，提高了聚类的精确度。
-
公开(公告)号：CN114611051A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210229644.2
申请日：2022-03-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明是一种减少预计算的标量乘算法。提供一种降低椭圆曲线标量乘计算复杂度的算法，实现该算法的步骤如下：第一步，输入标量k和窗口宽度w；第二步，预计算出f(i)＝f(i‑1)+f(i‑2),i＞＝2，其中f(0)＝P,f(1)＝2P，并且预计算时最大值不超过(2w‑1)P,例如当窗口宽度w为4时，预计算{1P,2P,3P,5P,8P,13P}；第三步，利用wNAF算法确定k链中的值，判断k对2取余是否为0，若为0，则ei＝0，若不为0，则ei＝k mod 2w，k＝k‑ei，k＝k/2，此轮运算结束，下一轮继续判断k对2取余是否为0，直至得到整个k链；第四步，通过第三步得到的k链进行标量乘计算Q＝k*P得到标量乘Q。相比较wNAF标量乘算法，此算法不仅减少了预计算的个数还降低了计算复杂度，有助于椭圆曲线密码系统的有效实现。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114697035A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210223374.4
申请日：2022-03-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明是一种基于wNAF改进的标量乘算法。提供一种降低椭圆曲线标量乘计算复杂度的算法，实现该算法的步骤如下：第一步，输入标量k和窗口宽度w；第二步，预计算出{20P,21P,...,2wP}和{3P,5P,....,(2w‑2‑1)P}；第三步，利用wNAF算法确定k链中的值，判断k对2取余是否为0，若为0，则ei＝0，若不为0，则ei＝k mod 2w+1，判断ei是否大于2w，若大于则ei＝ei‑2w+1，k＝k‑ei，k＝k/2，此轮运算结束，下一轮继续判断k对2取余是否为0，直至得到整个k链；第四步，通过第三步得到的k链进行标量乘计算Q＝k*P得到标量乘Q。相比较wNAF标量乘算法，此算法不仅减少了预计算的个数还降低了计算复杂度，有助于椭圆曲线密码系统的有效实现。
-
公开(公告)号：CN113180349A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110435184.4
申请日：2021-04-22
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明是一种基于多功能的智能手杖，主要包括GPS导航系统、触摸电子显示屏、LED灯，所述的GPS导航系统可以通过语音识别模块输入地址，自动规划出合理的行驶路线，能够实时播报路线规划，提供有语音播送功能，方便对于不熟悉路线的人到达目的地，对于老年人更加的方便，所述的触摸电子显示屏可以查看天气情况，方便进行相应的应对，可以通过把手上的温度扫描仪检测持杖人的体温的健康情况，可以进行持杖人的指纹添加、删除等操作。杖体的底座是由三个塑胶材质的低重心轮所组成，通过与手杖杖体底部的轴承相连接，支撑整个杖体，所述的LED灯由手杖把手处的开关所控制，方便扩大对于夜间视力障碍的人的行动范围。
-
公开(公告)号：CN114611596A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210223360.2
申请日：2022-03-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应的密度峰值聚类方法，属于密度聚类的基本算法之一，本发明旨在解决传统的DPC聚类算法中存在的问题，传统的DPC算法对数据进行处理，计算局部密度和最小距离，通过局部密度和最小距离构造决策图，人工选取局部密度和最小距离都较大的点作为聚类中心点，导致聚类的准确度不高，因此针对密度峰值聚类算法不能自适应选取簇的数目，人工选取聚类中心等问题，引入了迪杰特斯拉算法和模糊C‑均值算法，对DPC聚类算法进行改进，从而改善了DPC聚类算法中存在的不足，提高了聚类的精确度，达到优化密度峰聚类算法效果的目的。
-
公开(公告)号：CN113392908A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110670088.8
申请日：2021-06-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了基于边界密度的不平衡数据过采样算法，首先计算每个少数类到其他少数类样本的距离，对其进行排序，选择每个少数类的最K近邻样本构建集合，然后分别计算每个少数类到K近邻集合的总距离，将其与截断距离进行比较，得到少数类样本的局部密度；进行归一化处理后，获得边界区域样本采样权重；最后，在每个边界区域利用改进的SMOTE合成算法公式合成新样本；合成后的数据集与原数据集合并，采用交叉验证划分数据，使用支持向量机分类算法进行训练测试；实验结果表明，本发明提高了少数类边界样本的支持度，分类器的准确性得到明显提升。
-
公开(公告)号：CN113160432A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110422140.8
申请日：2021-04-20
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G07B15/02
Abstract: 本发明是一种基于大数据的智能停车场选位器，主要包括触摸电子显示屏、扫描仪、支付设备，所述的扫描仪负责扫描车身，识别车型，通过电路板与触摸电子显示屏相连接，显示屏根据扫描仪下方的数据处理器所分析的车型随时更新车位，所述的触摸电子显示屏上面显示了小型、中型和大型车的车位情况，选定好车位后，通过支付设备获取某个车位，所述的的支付设备包括纸币、硬币以及二维码扫描装置，同时二维码扫描装置中设有扬声器，播放支付金额等支付信息，这些支付设备同时又与传送带相连接，通过传送带将纸币以及硬币送到钱箱中，方便工作人员获取。本发明通过大数据的分析随时对车位进行更新，方便于市民，操作简单，为各种出行者提供停车服务。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.022 seconds)
