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公开(公告)号：CN114510721B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202210151968.9
申请日：2022-02-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于特征融合的静态恶意代码分类方法，它属于静态恶意代码特征提取和融合领域。本发明解决了传统静态恶意代码检测和分类方法仅考虑了单一维度特征的问题。本发明将hash值转换成像素矩阵生成灰度图像，再提取图像纹理全局特征和局部特征，并将全局特征和局部特征融合，在获取恶意代码图像全局特征信息的前提条件下突出局部特点。基于控制流程图的n‑gram方法对操作码进行特征提取，这种方法的检测颗粒度较小，与控制流程图相结合会得到代码上下文之间的关联，从而将操作码转换成特征向量形式。将两种特征向量融合成一个向量，弥补了在单一层面提取特征的局限性。本发明方法可以应用于对静态恶意代码进行分类。
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公开(公告)号：CN113642245B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110975058.8
申请日：2021-08-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/14 , G06F16/36 , G06F16/21 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F119/10
Abstract: 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：CN113673627B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202111026189.8
申请日：2021-09-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06Q30/0601
Abstract: 一种具有解释性的商品自动分类方法及系统，它属于图像识别分类技术领域。本发明解决了现有的商品图像识别分类算法难以获得解释性，导致现有方法难以对复杂商品进行准确分类的问题。本发明使用Pytorch工具对图像进行双标签格式标注来构建相应数据集，利用构建的数据集对设计的网络架构进行训练，再采用训练好的网络架构对图像进行分类，同时在网页中展示其可视化结果，实现一个分类准确率高且解释力强的商品识别分类模型，解决传统方法对复杂商品识别分类困难的问题。本发明可以应用于对图像进行识别分类。
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公开(公告)号：CN116434947A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310410930.3
申请日：2023-04-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G16H50/20 , G16H50/30 , G16H15/00 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 一种基于多模态深度学习的主动脉瓣反流检测系统，涉及心脏医疗领域。本发明是为了解决现有技术还无法实现通过心电图检测主动脉瓣反流的问题，而提出了一种基于多模态深度学习的主动脉瓣反流检测系统。本发明包括：获取心电图图像和文本结构化数据；将心电图图像和本文结构化数据输入到主动脉瓣反流检测网络中，获得主动脉瓣反流检测结果；主动脉反流检测网络处理流程为：提取心电图图像的特征和文本结构化数据的特征；将心电图图像特征与文本结构化数据的特征组合，获得最终特征，对最终特征进行分类并输出主动脉瓣反流检测结果；主动脉瓣反流检测结果为0或1，0表示正常，1表示主动脉瓣有反流。本发明用于利用心电图获取主动脉瓣反流情况。
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公开(公告)号：CN111078833B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201911223541.X
申请日：2019-12-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于文本分类技术领域，具体涉及一种基于神经网络的文本分类方法。了解决传统文本分类方法不能同时有效的利用文本的语义信息和结构信息的问题，本发明可以提取文本的不同层次的语义信息和结构信息，包括单词级语义信息、单词级结构信息、短语级语义信息、短语级结构信息。为了得到文本的最终表示，本发明又提出两种融合方法来融合四种信息，分别是静态融合和基于注意力机制的动态融合。本发明基于神经网络，综合利用文本不同层次的语义信息和结构信息，提高了文本分类的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113673627A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202111026189.8
申请日：2021-09-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种具有解释性的商品自动分类方法及系统，它属于图像识别分类技术领域。本发明解决了现有的商品图像识别分类算法难以获得解释性，导致现有方法难以对复杂商品进行准确分类的问题。本发明使用Pytorch工具对图像进行双标签格式标注来构建相应数据集，利用构建的数据集对设计的网络架构进行训练，再采用训练好的网络架构对图像进行分类，同时在网页中展示其可视化结果，实现一个分类准确率高且解释力强的商品识别分类模型，解决传统方法对复杂商品识别分类困难的问题。本发明可以应用于对图像进行识别分类。
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公开(公告)号：CN113532422A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110784798.3
申请日：2021-07-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于距离图和数据清洗的多传感器航迹融合方法，它属于多传感器信息融合技术领域。本发明是为解决现有多传感器航迹融合方法存在着计算量与融合精度不平衡的问题。本发明将采样点的距离作为判定两条航迹在该时刻是否关联的依据，在此基础上构造距离图，通过对距离图的剪枝完成航迹关联，从而更好的放映航迹之间的关联关系，以较小的时间代价获得了较高的关联精度。运用格拉布斯准则对关联航迹进行数据清洗，剔除传感器航迹中的离群点，用较少的融合时间达到了较高的融合精度，为多传感器航迹融合问题提供了技术支持。本发明可以应用于对多传感器航迹进行融合。
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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：CN111046665A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911222879.3
申请日：2019-12-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明属于文本语义提取技术领域，具体涉及一种领域术语语义漂移抽取方法。只要该专业领域的术语语义具有鲜明的时间地域特性(比如社会保险领域中的法律法规和政策等)，都可以利用本方法来抽取四元组(领域术语，时间，地域，语义)，并以此来刻画领域术语的语义漂移。
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公开(公告)号：CN104731639A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510147987.4
申请日：2015-03-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种仿真模型安全指标的可信度复核方法。包括以下步骤：对基本养老保险安全指标体系的完整性进行评估，对基本养老保险安全指标体系的可信度进行计算，安全指标仿真模型可信度评估，对可信度小于阈值的仿真模型进行修正，重复步骤一～步骤四，直到仿真模型的可信度大于阈值。本发明的优点在于，通过调用审计养老保险数据集，可以不断修正模型，直到模型到达最优模型为止。
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