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公开(公告)号：CN103745117B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410029323.3
申请日：2014-01-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于信息处理技术领域，具体涉及一种用于目标识别的决策概率转换方法。本发明包括：确定识别框架，获得框架下识别目标的基本概率分配；计算出每个识别目标Xi的决策概率P1(Xi)，i＝1,2,...,n：计算出每个识别目标Xj的决策概率P2(Xj)，j＝1,2,...,n；按照D-S证据融合规则对P1(Xi)和P2(Xj)进行融合，得出每个识别目标Xp最终的决策概率P(Xp)。本发明利用单目标命题在多目标命题中的信度比和似然度比分配不确定信息，分配依据比较客观，能够合理地分配不确定信息。通过D-S证据融合规则对基于信度比和似然度比计算出的决策概率进行融合，使转换态度既不乐观也不保守，得到的结果更加合理有效。本发明不涉及复杂的高阶运算，计算量小，便于操作。
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公开(公告)号：CN103745118B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201410029324.8
申请日：2014-01-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于地磁异常数据处理领域，具体涉及一种基于磁偶极子等效源法的地磁异常数据网格化方法。本发明包括：确定磁偶极子产生磁场的有效区域；在磁源平面上布置磁偶极子；利用布置的磁偶极子描述磁场观测值；求解磁偶极子的磁矩；利用磁偶极子求解观测面上目标网格点的磁场值。本发明过对磁偶极子在磁场观测平面上设定有效区域，有效的降低了对大量数据处理过程中的复杂度过高问题，也避免了传统等效源方法中对数据进行分块带来的运算精度降低的现象。
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公开(公告)号：CN103530229B
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201310470173.5
申请日：2013-10-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明属于软件可靠性研究领域，特别是考虑测试资源消耗对软件可靠性的影响的一种考虑测试效用的软件可靠性检测方法。本发明包括：采集预期消耗的总测试效用，曲线类型参数，测试效用；采集并计算软件故障总数，故障检测率；计算每单位测试效用的故障检测率；初始时刻软件可靠性： 本发明提出的考虑测试效用的软件可靠性检测方法能表示Concave型和S-shaped型两种不同类型失效数据，使拟合和预测能力得到极大提高。
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公开(公告)号：CN104050508A
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201410293347.X
申请日：2014-06-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于KLMS的自适应小波核神经网络跟踪控制方法。包括以下几个步骤：初始化小波核神经网络；将预定值和由控制对象输出的实际观测值进行比较，得到误差信号，输入给小波核神经网络，求解代价函数；调节隐含层——输出层权值的自适应学习率，更新隐含层——输出层权值；调节输入层——隐含层权值的自适应学习率，更新输入层——隐含层权值；更新小波核函数的收缩因子；求解隐含层的诱导局部域及输出；求解输出层的诱导局部域及输出，将输出作为控制信号输送给控制对象的执行机构。本发明减少了迭代过程中的记忆内存和计算复杂度，并提高了控制系统的准确性和快速性。
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公开(公告)号：CN103746703A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201310714095.9
申请日：2013-12-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明属于压缩感知技术领域，具体涉及一种基于阈值的分段自适应正则化匹配追踪重构方法。包括：设定稀疏信号重构过程中各参数的初始状态值；计算迭代余量r与传感矩阵Φ每一列的内积即相关系数；找出满足条件的传感矩阵中原子；存入角标集J中；对角标集J中角标对应原子的相关系数从大到小排序；更新表示原信号的支撑集；采用最小二乘法进行信号逼近并更新余量；迭代判定。本发明提出的一种基于阈值的分段自适应正则化匹配追踪重构方法融合了分段自适应选择原子及正则化思想。该方法在信号重构过程中不需要以稀疏度作为先验条件，能够自适应逼近稀疏度信息并准确构建支撑集，完成信号的精确重构且精确重构率高于现有同类方法，具有较高的实际应用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103745117A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201410029323.3
申请日：2014-01-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于信息处理技术领域，具体涉及一种用于目标识别的决策概率转换方法。本发明包括：确定识别框架，获得框架下识别目标的基本概率分配；计算出每个识别目标Xi的决策概率P1(Xi)，i＝1,2,...,n：计算出每个识别目标Xj的决策概率P2(Xj)，j＝1,2,...,n；按照D-S证据融合规则对P1(Xi)和P2(Xj)进行融合，得出每个识别目标Xp最终的决策概率P(Xp)。本发明利用单目标命题在多目标命题中的信度比和似然度比分配不确定信息，分配依据比较客观，能够合理地分配不确定信息。通过D-S证据融合规则对基于信度比和似然度比计算出的决策概率进行融合，使转换态度既不乐观也不保守，得到的结果更加合理有效。本发明不涉及复杂的高阶运算，计算量小，便于操作。
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公开(公告)号：CN103577607B
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201310585653.6
申请日：2013-11-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明属于地磁导航领域，特别涉及一种基于地磁异常数据形态特征的边界补偿方法。基于地磁异常数据形态特征的边界补偿方法，包括：对实测地磁异常数据进行规则网格化处理；平移地磁异常网格数据集，使均值为零；对平移后的零均值网格数据集进行二维经验模态分解；对二维经验模态分解结果进行形态特征提取；分割数据块单元，实时消除相邻单元的特征相似性冗余；消除所有数据块单元间的特征相似性冗余；构建多层级地磁异常数据边界补偿数据库；对待分析地磁异常数据进行边界补偿。本发明能够有效的改善区域地磁异常数据分析中的边界效应问题，相比与其他方法有更好的适用性和使用上的便捷性。
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公开(公告)号：CN104050508B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410293347.X
申请日：2014-06-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于KLMS的自适应小波核神经网络跟踪控制方法。包括以下几个步骤：初始化小波核神经网络；将预定值和由控制对象输出的实际观测值进行比较，得到误差信号，输入给小波核神经网络，求解代价函数；调节隐含层——输出层权值的自适应学习率，更新隐含层——输出层权值；调节输入层——隐含层权值的自适应学习率，更新输入层——隐含层权值；更新小波核函数的收缩因子；求解隐含层的诱导局部域及输出；求解输出层的诱导局部域及输出，将输出作为控制信号输送给控制对象的执行机构。本发明减少了迭代过程中的记忆内存和计算复杂度，并提高了控制系统的准确性和快速性。
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公开(公告)号：CN103744428B
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201410022398.9
申请日：2014-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及水面无人艇路径规划技术领域，具体涉及一种基于邻域智能水滴算法的水面无人艇路径规划方法。本发明包括：（1）对水面无人艇路径规划进行环境建模；（2）利用智能水滴算法根据已知水面无人艇作业区域静态障碍物、行进目标以及路径评价函数在作业区域栅格阵中进行离线全局路径规划，得到全局离线最优路径。本发明针对基本IWD方法存在的易陷入局部最优解导致方法停滞及收敛速度较慢的问题进行了改进，在基本IWD方法基础上引入了最优解邻域扩张机制及全局最优强调机制，得到NIWD方法，可以避免方法陷入局部最优导致早熟，提高了方法寻优的收敛速度。
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