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公开(公告)号：CN113065584A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110300837.8
申请日：2021-03-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于信息技术领域，具体涉及一种基于区间数相似性差异构造基本概率赋值的目标分类方法。本发明克服了现有基于区间数模型方法中差异性度量不合理及对已有信息利用率低的问题。本发明采用改进的区间数相似性度量来计算待分类目标与模型之间的差异性，得到比现有方法更合理的差异性度量结果。本发明采用均值与标准差线性组合的建模策略，改善了传统区间数建模数据利用率低的不足的问题，充分利用了数据信息，提高了模型的鲁棒性。本发明方法简单易行，便于操作，降低了复杂度，可广泛应用于工业自动化等领域。
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公开(公告)号：CN112945274A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110161311.6
申请日：2021-02-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种舰船捷联惯导系统航行间粗对准方法，通过四元数更新法计算载体系随时间变化的姿态矩阵列写捷联惯导比力方程，两边同时左乘捷联矩阵后，两边再同时求两重积分；根据GPS实时获取的舰船位置信息，计算上式中各参数值；利用捷联惯导系统比力方程和已求得的参数，分别列写两个时间段内的比力方程，根据链式乘法准则，得出和的关系，利用双矢量定姿求出捷联矩阵本发明方法利用二重积分求取各个参数，误差更小，操作更简单、造价成本更低，更具有普适性。
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公开(公告)号：CN111638702A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010389393.5
申请日：2020-05-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种恒拉力系统的不可导故障重构方法，其步骤如下：步骤一、将系统状态与干扰进行增广得到新的增广系统；步骤二、针对增广系统设计状态观测器；步骤三、推导误差方程并判断误差方程稳定性；步骤四、重构电机的故障。本发明可以实现对悬吊式恒力系统电机的不连续、不可导故障进行准确重构，故障情况将更具一般性；本发明只需要对系统状态和干扰增广后设计故障重构观测器，而不需要对电机的故障进行增广处理，因此故障重构观测器的维数更低，从而可以有效降低计算负担，提高故障重构的快速性和实时性。
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公开(公告)号：CN115525058A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211300640.5
申请日：2022-10-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的无人潜航器集群协同对抗方法，包括以下步骤：S1、设计无人潜航器集群协同对抗策略的动作空间、状态空间、观测空间与奖励函数；S2、设计每个无人潜航器的集中式评判模块；S3、设计每个无人潜航器的分布式执行模块；S4、每个无人潜航器通过自主学习得到协同对抗的最优动作。本发明采用上述基于深度强化学习的无人潜航器集群协同对抗方法，能够解决无人航器集群决策方法无法应对多约束、高动态的水下攻防对抗任务问题。
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公开(公告)号：CN112945274B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110161311.6
申请日：2021-02-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种舰船捷联惯导系统航行间粗对准方法，通过四元数更新法计算载体系随时间变化的姿态矩阵列写捷联惯导比力方程，两边同时左乘捷联矩阵后，两边再同时求两重积分；根据GPS实时获取的舰船位置信息，计算上式中各参数值；利用捷联惯导系统比力方程和已求得的参数，分别列写两个时间段内的比力方程，根据链式乘法准则，得出和的关系，利用双矢量定姿求出捷联矩阵本发明方法利用二重积分求取各个参数，误差更小，操作更简单、造价成本更低，更具有普适性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119893522A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510047216.1
申请日：2025-01-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W16/18 , G06N3/126 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的水下探测节点自适应快速部署方法，属于面向传感器网络节点部署技术领域，包括收集和准备探测区域和水下节点的相关数据；对探测区域的水深数据进行预处理，进行坐标转换与卷积运算；设计适应度函数和约束条件，构建资源分配模型；使用改进的遗传算法，确定基于适应度函数最大化的节点部署方法。本发明采用上述的一种基于遗传算法的水下探测节点自适应快速部署方法，决策速度快、优化迭代时间短、搜索能力强，能够适应探测区域形状复杂、障碍物多且形状怪异的情况。
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公开(公告)号：CN116147617B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202211709717.4
申请日：2022-12-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种用于水下SINS/DVL/PS紧组合导航系统的故障定位与恢复方法，包括以下步骤：S1、构造出与目标实验设备原理相同的系统虚拟模型，生成虚拟训练集；S2、并利用虚拟训练集训练LSTM神经网络，得到预训练模型LSTM‑1；S3、采集少量的SINS/DVL/PS紧组合导航系统实验数据，得到实验训练集，将LSTM‑1迁移至实验应用场景，得到最终神经网络模型LSTM‑2；S4、LSTM‑2神经网络进入分类模式，LSTM‑2神经网络模型依据实时的故障统计量输出当前时刻故障发生的位置；S5、根据故障定位结果，自动采取相应的故障恢复措施。本发明采用上述故障定位与恢复方法，可以在少量的实验数据条件下，快速的诊断并定位渐变故障等常见故障，并自动进行相应的故障恢复策略，提高组合导航系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN116680568A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310694954.6
申请日：2023-06-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM与迁移学习的潜航器意图预测方法，涉及潜航器目标意图预测领域，包括以下步骤：S1：建立虚拟潜航器意图数据集；S2：对已建立的潜航器意图数据集做滤波处理；S3：利用已做滤波处理的虚拟数据集训练LSTM神经网络，得到预训练模型LSTM1；S4：采集潜航器真实意图数据，得到实验训练集，通过迁移学习LSTM1模型参数移至实验应用场景，利用实验训练集训练得到神经网络模型LSTM2。本发明采用上述的一种基于LSTM与迁移学习的潜航器意图预测方法，解决潜航器在少量数据情况下预测准确率不高的问题。
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公开(公告)号：CN113065584B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110300837.8
申请日：2021-03-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/22 , G06F18/214
Abstract: 本发明属于信息技术领域，具体涉及一种基于区间数相似性差异构造基本概率赋值的目标分类方法。本发明克服了现有基于区间数模型方法中差异性度量不合理及对已有信息利用率低的问题。本发明采用改进的区间数相似性度量来计算待分类目标与模型之间的差异性，得到比现有方法更合理的差异性度量结果。本发明采用均值与标准差线性组合的建模策略，改善了传统区间数建模数据利用率低的不足的问题，充分利用了数据信息，提高了模型的鲁棒性。本发明方法简单易行，便于操作，降低了复杂度，可广泛应用于工业自动化等领域。
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公开(公告)号：CN115600746A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211300629.9
申请日：2022-10-24
Applicant: 哈尔滨工程大学(CN)
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的耙吸船能效预测方法，包括以下步骤：S1、根据耙吸船工作数据进行工况划分；S2、对经过步骤S1处理后的耙吸船工作数据进行滤波处理以消除环境噪声的影响；S3、根据步骤S2处理后的耙吸船工作数据构建卷积神经网络能效数据的训练集，建立耙吸船能效的卷积神经网络回归预测模型。本发明采用上述基于卷积神经网络的耙吸船能效预测方法，能够解决能效预测不准确的问题。
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