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公开(公告)号：CN114218959B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202111410038.2
申请日：2021-11-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种犹豫模糊语言术语集多准则决策方法，包括确定评估指标体系，获取评估矩阵；将评估矩阵Xk和语言权重向量Wk转化为语义区间表示；确定每位专家对准则的主观重要性系数；确定每位专家对准则的客观重要性系数；构造模糊语言术语正负理想解矩阵S+和S‑；构造正负理想偏差矩阵D+和D‑；构造相对亲近度矩阵Rc；聚合每位专家意见，得到方案的综合相对亲近度；依据综合相对亲近度排序，确定最优方案。本发明在多粒度不平衡情形下可以有效应用。方法简便易行，综合了评估准则的主客观重要性系数，使决策过程更加符合实际，从而得到更加合理的决策结果。
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公开(公告)号：CN114218959A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111410038.2
申请日：2021-11-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种犹豫模糊语言术语集多准则决策方法，包括确定评估指标体系，获取评估矩阵；将评估矩阵Xk和语言权重向量Wk转化为语义区间表示；确定每位专家对准则的主观重要性系数；确定每位专家对准则的客观重要性系数；构造模糊语言术语正负理想解矩阵S+和S‑；构造正负理想偏差矩阵D+和D‑；构造相对亲近度矩阵Rc；聚合每位专家意见，得到方案的综合相对亲近度；依据综合相对亲近度排序，确定最优方案。本发明在多粒度不平衡情形下可以有效应用。方法简便易行，综合了评估准则的主客观重要性系数，使决策过程更加符合实际，从而得到更加合理的决策结果。
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公开(公告)号：CN115687540A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110790142.2
申请日：2021-07-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了基于地基微波辐射计的大气温湿度廓线反演方法及系统，该方法包括：获取目标区域对应的地理位置信息及地基微波辐射计在目标区域采集的当前大气参数数据；检测大气参数历史数据库中是否存在与地理位置信息相对应的第一大气参数历史数据，和/或，检测是否接收到与地理位置信息相对应的第二大气参数历史数据；当存在第一大气参数历史数据和/或接收到第二大气参数历史数据时，构建用于反演大气温湿度廓线的残差BP神经网络，并利用上述数据对残差BP神经网络进行训练；将当前大气参数数据输入训练好的残差BP神经网络，得到目标区域的当前大气温湿度廓线。通过利用残差BP神经网络进行反演，提高了反演精度，满足实际应用需求。
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公开(公告)号：CN115187855A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210905490.4
申请日：2022-07-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种海底底质声呐图像分类方法，获取侧扫声呐图像数据集，所述数据集包括待分类图像和具有真值标签的图像；计算灰度共生矩阵，利用灰度共生矩阵对侧扫声呐图像进行统计特征提取；基于像素点覆盖法对侧扫声呐图像进行分形维数特征提取；对侧扫声呐图像进行通道能量特征值提取；将提取的统计特征、分形维数特征和通道能量特征的特征参数进行联合表示，形成联合特征，将待分类图像的联合特征参数输入到利用具有真值标签的图像训练后的GoogLeNet中进行海底底质的分类，网络输出结果为图像底质类别。本发明结合多种特征提取方法的优点，且采用改进的GoogLeNet，提升海底底质分类的准确率。
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公开(公告)号：CN115170943A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210889544.2
申请日：2022-07-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/94
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的改进视觉Transformer海底底质声呐图像分类方法，改进视觉Transformer分类方法属于一种深度学习方法。它将图像通过前置卷积处理形成patch，依次通过patch嵌入、位置嵌入transformer编码层和多层感知机输出层后得到分类结果。通过反向传播的方法最小化网络残差，以实现分类器的训练。深度学习目的是学习样本数据的内在规律和表示层次，具有很强的非线性拟合学习能力，能够有效发掘出同类图像之间的共同特征。通过多层编码层的堆叠，网络会逐步学习到全局、局部特征，会主动关注图像中“重要”的部分。
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