公开(公告)号：CN117851760A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410257690.2

申请日：2024-03-07

Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 ,  哈尔滨工程大学

Inventor： 黄礼敏 ,  陈航宇 ,  马学文 ,  周润松 ,  李旭尧

IPC: G06F18/10 ,  G06F17/14 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了一种基于频带预处理的波浪智能预报模型优化方法及系统。该方法从波浪时历数据的频带分布特征出发，通过波浪频带分布进行多区间划分，滤去噪声影响的同时分离高低频组成部分，并通过高低频部分的预报模型独立训练与预报，通过预报结果叠加实现原波浪时历的高精度预报。本发明面向实际海洋环境中测量的波浪时历数据预报精度低的问题，基于傅里叶变换探究数据频谱特征，从频带分布出发，提出一种波浪时历数据高低频分离的预处理方法，通过本发明可以有效的改善实测波浪时历的预报精度，提升可预报时长，并且该方法普遍的适用于多种波浪深度学习预报模型。

公开(公告)号：CN117818850A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202410245683.0

申请日：2024-03-05

Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 ,  哈尔滨工程大学

Inventor： 黄礼敏 ,  刘育良 ,  崔昕邈 ,  张璐 ,  马学文

IPC: B63B79/30 ,  B63B79/20

Abstract: 本发明属于海洋环境预测技术及船舶运动响应计算领域，公开了一种面向舰船实海航行的性能评估及辅助决策系统及方法。该方法通过数值模式计算的海浪数据，利用深度学习模型对区域海浪的统计值、波浪谱等信息等进行预报，结合船舶航行性能，构建船舶实海域摇摆运动计算方法，实现实海域环境预报及船舶适航性评估。本发明可以为舰船的航行提供更准确、及时的海洋环境数据和船舶摇荡性能评估数据，为船舶的航行提供更适用的决策信息，保障舰船在实海域中航行的安全。

公开(公告)号：CN117647808A

公开(公告)日：2024-03-05

申请号：CN202410102035.X

申请日：2024-01-25

Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心

Inventor： 黄礼敏 ,  韩博宇 ,  马学文 ,  李敬军 ,  范吉豪

IPC: G01S13/89 ,  G01S13/95

Abstract: 本发明公开了基于深度学习的非相参雷达相位解析波浪时历反演方法，涉及海洋遥感探测领域，包括步骤：预处理雷达海杂波图像，通过傅里叶变换将区域内雷达海杂波图像的灰度数据变为雷达图像频谱数据；构建深度学习频谱映射模型，将雷达图像频谱数据输入到构建的深度学习频谱映射模型，深度学习频谱映射模型包括三维卷积模块、位置编码、注意力模块、残差模块和三维转置卷积模块；最后数据逆处理，将模型计算的频谱数据转换为实际相位解析海浪时历数据。本发明能够减少频谱数据缺失的现象，提高反演数据的准确性。

公开(公告)号：CN116842381A

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310701618.X

申请日：2023-06-13

Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 ,  哈尔滨工程大学

Inventor： 黄礼敏 ,  陈航宇 ,  蒋昊 ,  李貌 ,  牛佳鑫 ,  马学文

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06N3/084 ,  G06N3/04 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了基于数据融合的船舶运动极短期预报模型泛化性优化方法。针对不同工况下船舶运动时历数据特征的差异性，利用多工况数据融合方法融合不同工况下的时历数据，构建相应的训练集，通过深度学习模型的训练提取多工况下运动时历特征，实现多工况下运动时历预报。通过本发明可以实现多种工况条件下的运动时历数据融合训练，实现深度学习神经网络对不同工况条件下的数据特征提取，相应训练所得的预报模型具有更强的泛化性表现，可以针对多种工况条件下的运动时历均保持较好的预报效果。通过该发明可以较好的平衡预报精度与模型适应性，提高船舶相关作业安全的保障能力。