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公开(公告)号：CN103902099A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410120920.7
申请日：2014-03-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F3/041 , G06F3/0488
Abstract: 本发明属于电子技术领域，特别涉及一种基于电容触摸屏的可变数字输入装置。基于电容触摸屏的可变数字输入装置，包括电容触摸屏、触摸屏控制器、动态存储器、Flash存储器，微控制器，电容触摸屏的电极端与触摸屏控制器双向连接；触摸屏控制器与微控制器双向连接；微控制器的显示输出端与电容触摸屏的显示输入端连接；微控制器分别与动态存储器、Flash控制器双向连接；微控制器的以太网端口为另一对外接口，与外部的计算机双向连接。本发明使用以太网作为电气接口，提高了传输的可靠度，并于现有电脑设备兼容性更好；使用数字图片方式替代直接显示数字的方式，可靠性更强；采用电容触摸屏作为显示及输入装置，重量更轻，厚度更小。
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公开(公告)号：CN107238812B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201710342910.1
申请日：2017-05-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于最小间隙阵列的鲁棒动态测向方法。一，设置最小间隙阵列；二，初始化搜索空间；三，所有成员在演化前被定义为发现者和游荡者，分别根据发现者演化规则和游荡者演化规则演进搜索步长和量子位置；四，计算第i个成员的适应度，成员使用贪婪策略选取量子位置；将适应度函数最大值对应的量子位置记为全局最优量子位置；五，判断是否达到最大迭代次数；六，进行第k+1次快拍采样；七，是否达到最大快拍采样数；八，将每个快拍采样获得的全局最优量子位置都映射为全局最优位置即需要跟踪的动态目标方向值。本发明基于最小间隙阵列和加权范数协方差更新规则，设计了量子群搜索机制的动态测向方法，获得一种鲁棒动态测向方法。
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公开(公告)号：CN107944133A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711172473.X
申请日：2017-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于多目标量子蜘蛛群演化机制的环形天线阵列稀疏方法，建立环形天线阵列稀疏模型，设置恰当的系统参数，并初始化种群中每只蜘蛛在解空间中的量子位置和{0,1}编码位置。设计多目标适应度函数。计算种群中每只蜘蛛的重量，根据重量划分蜘蛛的性别。根据初始种群，生成初始精英解集。从精英解集中选取全局最优解和次优解。然后分别更新雌性蜘蛛和雄性蜘蛛的量子位置，并根据量子位置通过测量的方式转化为{0,1}编码位置。更新精英解集，并更新种群中所有蜘蛛的重量。最后判断是否达到最大迭代次数，如果达到最大迭代次数，则输出精英解集；否则返回迭代。本发明解决了多目标环形天线阵列稀疏构建这样的高维度离散多目标问题。
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公开(公告)号：CN107238812A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710342910.1
申请日：2017-05-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于最小间隙阵列的鲁棒动态测向方法。一，设置最小间隙阵列；二，初始化搜索空间；三，所有成员在演化前被定义为发现者和游荡者，分别根据发现者演化规则和游荡者演化规则演进搜索步长和量子位置；四，计算第i个成员的适应度，成员使用贪婪策略选取量子位置；将适应度函数最大值对应的量子位置记为全局最优量子位置；五，判断是否达到最大迭代次数；六，进行第k+1次快拍采样；七，是否达到最大快拍采样数；八，将每个快拍采样获得的全局最优量子位置都映射为全局最优位置即需要跟踪的动态目标方向值。本发明基于最小间隙阵列和加权范数协方差更新规则，设计了量子群搜索机制的动态测向方法，获得一种鲁棒动态测向方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108509840B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201810106446.0
申请日：2018-02-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于量子记忆优化机制的高光谱遥感图像波段选择方法，首先计算高光谱遥感图像所有波段的相关性向量或者相关性矩阵；对相关性向量或者相关性矩阵的每个元素求其倒数，并分别命名其为独立性向量或者独立性矩阵；依据所有波段的独立性向量或者独立性矩阵设定波段子空间独立性容量阈值，进行波段子空间划分，在每个波段子空间中选择一个波段，或从每个波段子空间内按比例选择波段，确定所选波段子集的维数；然后通过设计模拟人类认知过程的量子记忆优化机制并结合量子旋转门实现对最优波段子集的优化搜寻。本发明不仅适用于多维优化问题，同时也适用于高维优化问题，与已有算法相比分类精度高，运行时间短，更具有工程应用和推广价值。
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公开(公告)号：CN107944133B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201711172473.X
申请日：2017-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N3/00 , G06F30/20 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供一种基于多目标量子蜘蛛群演化机制的环形天线阵列稀疏方法，建立环形天线阵列稀疏模型，设置恰当的系统参数，并初始化种群中每只蜘蛛在解空间中的量子位置和{0,1}编码位置。设计多目标适应度函数。计算种群中每只蜘蛛的重量，根据重量划分蜘蛛的性别。根据初始种群，生成初始精英解集。从精英解集中选取全局最优解和次优解。然后分别更新雌性蜘蛛和雄性蜘蛛的量子位置，并根据量子位置通过测量的方式转化为{0,1}编码位置。更新精英解集，并更新种群中所有蜘蛛的重量。最后判断是否达到最大迭代次数，如果达到最大迭代次数，则输出精英解集；否则返回迭代。本发明解决了多目标环形天线阵列稀疏构建这样的高维度离散多目标问题。
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公开(公告)号：CN107578365B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201710810395.5
申请日：2017-09-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于量子杂草寻优机制的小波数字水印嵌入和提取方法，属于信息隐藏技术领域。具体实现过程为：对水印图像进行二值化，并对二值化后的水印图像进行加密处理。把载体图像和加密后的水印图像变换到小波域中，在载体图像分成多个嵌入点，根据量子杂草寻优机制优化的不同参数，采用加性或者乘性规则嵌入水印，然后通过小波重构变换到时域完成水印的嵌入；水印的提取方法与嵌入方法对应，把含水印图像变换到小波域，在不同的嵌入点根据不同参数提取出置乱加密后的水印，整合成完整的水印，然后变换到时域中，通过置乱恢复得到提取出来的水印。和现有方法比较，该方法的不可感知性、鲁棒性及安全性都得到了提高，更具有实用性。
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公开(公告)号：CN108509840A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810106446.0
申请日：2018-02-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于量子记忆优化机制的高光谱遥感图像波段选择方法，首先计算高光谱遥感图像所有波段的相关性向量或者相关性矩阵；对相关性向量或者相关性矩阵的每个元素求其倒数，并分别命名其为独立性向量或者独立性矩阵；依据所有波段的独立性向量或者独立性矩阵设定波段子空间独立性容量阀值，进行波段子空间划分，在每个波段子空间中选择一个波段，或从每个波段子空间内按比例选择波段，确定所选波段子集的维数；然后通过设计模拟人类认知过程的量子记忆优化机制并结合量子旋转门实现对最优波段子集的优化搜寻。本发明不仅适用于多维优化问题，同时也适用于高维优化问题，与已有算法相比分类精度高，运行时间短，更具有工程应用和推广价值。
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公开(公告)号：CN107578365A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710810395.5
申请日：2017-09-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于量子杂草寻优机制的小波数字水印嵌入和提取方法，属于信息隐藏技术领域。具体实现过程为：对水印图像进行二值化，并对二值化后的水印图像进行加密处理。把载体图像和加密后的水印图像变换到小波域中，在载体图像分成多个嵌入点，根据量子杂草寻优机制优化的不同参数，采用加性或者乘性规则嵌入水印，然后通过小波重构变换到时域完成水印的嵌入；水印的提取方法与嵌入方法对应，把含水印图像变换到小波域，在不同的嵌入点根据不同参数提取出置乱加密后的水印，整合成完整的水印，然后变换到时域中，通过置乱恢复得到提取出来的水印。和现有方法比较，该方法的不可感知性、鲁棒性及安全性都得到了提高，更具有实用性。
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