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公开(公告)号：CN112101996B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202010959783.1
申请日：2020-09-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q30/0242 , G06Q50/00 , G06F16/29
Abstract: 本发明属于社交网络动态影响力最大化技术领域，具体涉及一种基于区域的社交网络动态影响力最大化方法。本发明具有NP难特性和单调子模性。本发明首先采用了四叉树保存节点位置信息，在选取目标区域后，通过四叉树中的存储信息对节点进行筛选。然后，对相应区域的节点生成相应的元组，元组中包含目标节点，目标节点的坐标，目标节点与其他节点之间的传播关系函数，以及生成的草图，草图中的每一个节点都能到达目标节点。当目标区域中节点的位置信息发生改变时，可以实时更新元组。最后，计算出目标区域中的种子节点，并进行影响力的扩散。本发明提出的一种基于区域的社交网络动态影响力最大化方法在运行效率和准确率上高于现有的影响力算法。
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公开(公告)号：CN112100241B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202010959772.3
申请日：2020-09-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于社交网络影响力最大化技术领域，具体涉及一种基于主题的社交网络动态影响力最大化方法。本发明在基于主题的传播模型下具有NP难特性以及函数的单调子模性。本发明首先根据目标主题对数据集进行筛选，然后使用元组对节点的主题信息，主题向量进行存储，选取出种子节点，并通过主题传播模型进行影响力传播。当筛选后的集合内的节点以及节点的主题发生变化时，实时更新元组，确保能够选出最具有代表性的种子节点。本发明提出的一种基于主题的社交网络动态影响力最大化方法在效率性和准确性优势明显。
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公开(公告)号：CN107945898B
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201711272638.0
申请日：2017-12-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明为一种一体化干式放射性气溶胶过滤装置，包括中心腔室1、金属纤维过滤器2、接口段3、扩张段4、银沸石过滤器5、收缩段6、爆破膜7、出口管8、承压壳体9、入口10、端部腔室11、凝液排放管12、换热管13、金属纤维过滤器疏液管14、节流降压孔板15、均流孔板16；金属纤维过滤器2完成被过滤混合气体的除湿和除尘过程，银沸石过滤器5通过化学反应去除被过滤混合气体中的放射性碘。本发明采用一体化结构，运行压力高，可有效减小银沸石过滤器5体积，降低设备生产成本。本发明采用爆破膜7的非能动设计，结构简单，运行安全，可靠性高。本发明整体结构简单，体积较小，经济性好，可以比较方便地进行布置、安装、维修。
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公开(公告)号：CN112101996A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010959783.1
申请日：2020-09-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于社交网络动态影响力最大化技术领域，具体涉及一种基于区域的社交网络动态影响力最大化方法。本发明具有NP难特性和单调子模性。本发明首先采用了四叉树保存节点位置信息，在选取目标区域后，通过四叉树中的存储信息对节点进行筛选。然后，对相应区域的节点生成相应的元组，元组中包含目标节点，目标节点的坐标，目标节点与其他节点之间的传播关系函数，以及生成的草图，草图中的每一个节点都能到达目标节点。当目标区域中节点的位置信息发生改变时，可以实时更新元组。最后，计算出目标区域中的种子节点，并进行影响力的扩散。本发明提出的一种基于区域的社交网络动态影响力最大化方法在运行效率和准确率上高于现有的影响力算法。
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公开(公告)号：CN112100241A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010959772.3
申请日：2020-09-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/2458 , G06Q10/04 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于社交网络影响力最大化技术领域，具体涉及一种基于主题的社交网络动态影响力最大化方法。本发明在基于主题的传播模型下具有NP难特性以及函数的单调子模性。本发明首先根据目标主题对数据集进行筛选，然后使用元组对节点的主题信息，主题向量进行存储，选取出种子节点，并通过主题传播模型进行影响力传播。当筛选后的集合内的节点以及节点的主题发生变化时，实时更新元组，确保能够选出最具有代表性的种子节点。本发明提出的一种基于主题的社交网络动态影响力最大化方法在效率性和准确性优势明显。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110363796A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201810510986.5
申请日：2018-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于轻量卷积神经网络结构的前视声纳运动目标跟踪方法。(1)检测出目标首次出现时的那一帧图像的所在位置，经过去均值、L2正则化的预处理；(2)采用无需训练的两层卷积神经网络结构，对图像进行滑动窗口采样，采用k-means聚类的方法从图像块中聚类出滤波器作为卷积核，对目标图像周围的区域随机采样出m个样本，对每一个样本用滑动窗口的方法采样L个图像块；(3)采用稀疏表达的方式表示特征；(4)通过粒子滤波的跟踪框架进行跟踪。本发明易于使用、能很好地克服前视声纳图像中严重的噪声干扰、对目标的跟踪效果更好。该方法很大程度上提高了系统的处理帧率，使得跟踪过程的实时性有了很大保障。
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公开(公告)号：CN109325527A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811031832.4
申请日：2018-09-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于水下目标自动识别分类领域，具体涉及一种基于迁移学习与深度学习的侧扫声呐图像目标自动分类方法；包括获取带有分割标注的常规光学图像数据集；利用数据集中各个图像对应的标注图像进行轮廓分割；选定一个卷积神经网络结构进行训练，得到源领域目标分类网络；对经过充分训练的源领域目标分类网络前部分的参数进行冻结，同时将分类网络的后部分参数设置为可训练状态；使用训练集对设置好的分类网络继续进行训练；训练完成后，使用验证集评估分类网络性能。本方法使用迁移学习方法，对使用非侧扫声呐图像训练好的卷积神经网络进行迁移，同时根据相似性原理，对源领域数据集进行预处理，从而提高了迁移学习效率，防止负迁移现象。
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公开(公告)号：CN110156922B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201910421610.1
申请日：2019-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: C08F120/14 , C08F2/38 , C08B15/06
Abstract: 本发明提供一种一种立构规整聚甲基丙烯酸甲酯的可控合成方法，步骤一：以微晶纤维素为基质原料，以3,5‑二甲基苯基异氰酸酯为衍生化试剂，通过传统酯化法合成螺旋聚合物纤维素‑三(3,5‑二甲基苯基氨基甲酸酯)；步骤二：将步骤一合成的纤维素‑三(3,5‑二甲基苯基氨基甲酸酯)作为手性诱导剂加入到甲基丙烯酸甲酯自由基聚合反应中，最终制备得到立构规整聚甲基丙烯酸甲酯。本发明合成路线清晰可行、工艺成熟、操作简单、需要控制的条件少而且易于实现，可用于大规模的批量生产，本发明采用的纤维素、甲基丙烯酸甲酯与偶氮二异丁腈来源广泛、价廉易得，而且整个合成工艺简单、成熟、易于控制。
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公开(公告)号：CN110028607A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910365936.7
申请日：2019-05-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: C08F120/56 , C08F2/38 , C08B15/06
Abstract: 本发明提供的是一种立构规整聚甲基丙烯酰胺的合成方法。在以甲基丙烯酰胺为反应单体、正庚醇为反应溶剂、偶氮二异丁腈为引发剂的自由基聚合反应中添加纤维素-三(3,5-二甲基苯基氨基甲酸酯)为手性添加剂，反应得到立构规整聚甲基丙烯酰胺。本发明具有合成路线清晰可行、工艺成熟、操作简单、需要控制的条件少而且易于实现，可用于大规模的批量生产的特点。
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公开(公告)号：CN110028607B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910365936.7
申请日：2019-05-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: C08F120/56 , C08F2/38 , C08B15/06
Abstract: 本发明提供的是一种立构规整聚甲基丙烯酰胺的合成方法。在以甲基丙烯酰胺为反应单体、正庚醇为反应溶剂、偶氮二异丁腈为引发剂的自由基聚合反应中添加纤维素‑三(3,5‑二甲基苯基氨基甲酸酯)为手性添加剂，反应得到立构规整聚甲基丙烯酰胺。本发明具有合成路线清晰可行、工艺成熟、操作简单、需要控制的条件少而且易于实现，可用于大规模的批量生产的特点。
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