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公开(公告)号：CN102662330B
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201210108117.2
申请日：2012-04-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: FC-AE-1533设备故障仿真装置，涉及一种故障仿真装置，它是为了对FC-AE-1533设备进行故障仿真，进而实现对FC-AE-1533设备的故障进行检测的问题。它的可编程逻辑器件的内部构建有Qsys系统。Qsys系统中的NIOSII处理器用于向光纤接口模块发送控制命令；PCIe模块用于接收来自故障仿真上位机注入的故障以及与仿真上位机进行数据交互；光纤接口模块，用于进行将数据进行8B/10B编码并发送、发送注入的故障、以及将接收到的数据进行解码和CRC校验。本发明可广泛应用于航空电子设备、战斗机、民用飞机、舰艇以及其他带有满足FC-AE-1553协议设备的场合，可以对上述产品进行维护、测试、故障检修等工作。
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公开(公告)号：CN103196581A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310113212.6
申请日：2013-04-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01K7/18
Abstract: 用多组数字电位器模拟Pt100铂电阻的装置及该装置模拟Pt100铂电阻的方法，涉及电子技术领域。它是为了解决电路复杂，体积大，数字电位器的分辨率不高，精度不能满足要求的问题。用多组数字电位器模拟Pt100铂电阻的装置，通过按键输入模块设置当前温度值，依据铂电阻分度表，通过温度计算模块计算每个数字电位器在不同温度下所需要的抽头数，单片机控制电路根据每个数字电位器的抽头数分别发出控制信号给第一数字电位器，第二数字电位器和第三数字电位器，实现调整第一数字电位器，第二数字电位器和第三数字电位器的阻值，进而调整第一节点和第二节点之间的电阻值。本发明适用于现有电子技术领域的应用。
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公开(公告)号：CN102866755A
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201210307565.5
申请日：2012-08-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F1/24
Abstract: 集成测试系统上电复位装置，涉及一种集成测试系统上电复位装置。为了解决目前集成测试系统的上电复位可靠性总是存在不稳定的情况的问题。它包括：CPU控制芯片，用于从Flash存储器中启动bootloader初始化CPU的各个寄存器；还用于读取DDR2模块的集成测试系统的各个外设模块的固定地址，并判断所述地址的值是否为预设定值，若否，向所述地址写入预设值，并将复位信号通过PXIe接口模块发送给集成测试系统的各个外设模块，若是，继续启动集成测试系统；PXIe接口模块，用于连接CPU控制芯片与集成测试系统的各个外设模块互相通讯；DDR2模块，用于存储可靠性复位判断标志。用于锂集成测试系统可靠性复位。
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公开(公告)号：CN120067531A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510093842.4
申请日：2025-01-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/10 , G01D18/00 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 一种基于对抗学习的传感器故障鲁棒多输出软测量方法及系统，它涉及一种传感器故障鲁棒多输出软测量方法及系统。本发明为了解决现有软测量模型多为单输出软测量模型，且预测性能容易受到传感器故障干扰的问题。本发明所述系统包括对抗样本生成模块、空间特征提取模块、线性注意力机制模块、时间特征提取模块和预测模块。本发明属于软测量技术领域。
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公开(公告)号：CN116485699A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210022520.7
申请日：2022-01-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于深度自适应的反向细化网络架构的RGB‑D显著性物体检测装置及其检测方法。采用双流架构即RGB流和深度流，分别提取RGB相关特征和深度特征，采用交叉融合方法实现多模态特征融合；判断融合特征是否为高层特征，若是高层特征则去获得中间显著性检测结果；若不是高层特征则归为低层特征并等待生成的中间显著性结果经过反向细化模块进行低层特征的反向细化特征；最后生成显著性预测结果。本发明用以解决如何实现跨层级多模态间的学习，充分地探索RGB图像和深度图多模态间的相关性和互补性的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116206132A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310273383.9
申请日：2023-03-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于动态稀疏标记的Transformer架构的RGB‑D视觉显著性物体检测方法及系统。所述方法可解决简单标记RGB‑D图像引起的特征丰富度受限问题及计算效率低下的问题，并显式地提取全局上下文多模态依赖关系。此外，本发明深入研究了跨模态的差异性和一致性以集成不同阶段的多模态特征，最终生成高分辨率的显著性检测区域，进一步提升RGB‑D显著性物体检测性能。
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公开(公告)号：CN111652365A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010366873.X
申请日：2020-04-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于加速Deep Q-Network算法的硬件架构及其设计空间探索方法。硬件架构包括：通用处理器模块负责与外部环境进行交互和实现奖励函数的计算，也负责Deep Q-Network算法经验池的维护；外部DDR存储器负责Deep Q-Network算法的经验池的存储；AXI总线接口为通用AXI总线接口结构，负责实现通用处理器与FPGA可编程逻辑模块之间控制信号和数据信号的传递与反馈；Target Q模块负责实现Target Q网络的前向推理计算；Current Q模块负责实现Current Q网络的前向推理和反向传播。本发明在高度优化FPGA硬件架构下，实现Deep Q-Network算法的实时计算。
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公开(公告)号：CN110488718B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201910829334.2
申请日：2019-09-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 超多通道全同步数据采集系统,属于信号采集领域，具体涉及多通道动态信号采集相关的测试任务。解决了现有技术中单一数据采集设备内的多路通道数据采集以及多个数据采集设备间的数据采集同步精度低的问题。本发明通过不同数据采集卡之间的所有采集通道上的时钟信号和采样触发信号同步，从而实现不同数据采集卡之间所有通道的数据采集同步及同一数据采集卡上所有通道数据采集同步，从而提高数据采集同步精度。本发明主要用于对电神经信号数据、风洞传感器数据、以及麦克风阵列数据等的采集。
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公开(公告)号：CN110488718A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910829334.2
申请日：2019-09-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 超多通道全同步数据采集系统,属于信号采集领域，具体涉及多通道动态信号采集相关的测试任务。解决了现有技术中单一数据采集设备内的多路通道数据采集以及多个数据采集设备间的数据采集同步精度低的问题。本发明通过不同数据采集卡之间的所有采集通道上的时钟信号和采样触发信号同步，从而实现不同数据采集卡之间所有通道的数据采集同步及同一数据采集卡上所有通道数据采集同步，从而提高数据采集同步精度。本发明主要用于对电神经信号数据、风洞传感器数据、以及麦克风阵列数据等的采集。
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公开(公告)号：CN110413791A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910718426.3
申请日：2019-08-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/35
Abstract: 基于CNN-SVM-KNN组合模型的文本分类方法，本发明涉及基于组合模型的文本分类方法。本发明的目的是为了解决现有方法文本分类准确率低的问题。具体过程为：1：文本预处理；2：对步骤一预处理后后的文本进行特征提取，得到特征提取后的文本；3：基于步骤2建立CNN模型；4：建立CNN-SVM模型；5：建立CNN-KNN模型；6：设定区分阈值d；7：计算距离：计算待分类的样本点到CNN-SVM分类器最优的分类面距离tmp；8：比较距离：当tmp＞d时，选择CNN-SVM分类器；否则，选择CNN-KNN分类器；9：重复执行步骤6至步骤9，寻找评价指标最优的d值。本发明用于文本分类领域。
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