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公开(公告)号：CN117475217B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202311439963.7
申请日：2023-11-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于SSBRID网络的高光谱图像分类方法，它属于遥感图像分类技术领域。本发明解决了现有卷积神经网络的参数多、模型尺寸大以及分类精度低的问题。本发明将二维卷积扩展到三维卷积，可以适应高光谱数据的三维的特点；同时，将非对称卷积核引入三维卷积层中，可以降低模型参数量，提升运行速度；最后，对三维卷积的输出特征进行重组，并送入二维卷积中，可以在减少网络的参数的同时，减小模型尺寸、通过共享信息减少空间冗余，并提高了分类精度。本发明方法可以应用于遥感图像分类。
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公开(公告)号：CN117475308A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311439959.0
申请日：2023-11-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06V10/82
Abstract: 一种基于MADWA网络的高光谱图像像素级分类方法，它属于遥感图像分类领域。本发明解决了在噪声标签背景下现有深度神经网络分类准确性差的问题。本发明使用多尺度结构可以充分地学习真实标签及噪声标签数据信息，使网络学习信息的能力得到提升；并设计了光谱空间注意力结构，可以更加有效的关注每个维度所应学习的独特特征，以更加充分利用高光谱数据局部特征，提升了分类准确性。并且通过采用非对称卷积核，可以大幅度降低模型参数，提升运行速度，降低计算复杂度。本发明方法可以应用于遥感图像分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117475216A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311439960.3
申请日：2023-11-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/42 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/80
Abstract: 一种基于AGLT网络的高光谱与激光雷达数据融合分类方法，它属于高光谱图像分类领域。本发明解决了现有方法的分类性能差的问题。本发明可以从高光谱图像数据中捕获和学习高光谱空‑谱联合特征，从LiDAR‑DSM数据中获取高程特征；并将非对称卷积核引入视觉Transformer结构，充分利用了卷积神经网络强大的空间上下文信息提取能力和基于自注意力机制的视觉Transformer强大的远程依赖建模能力；设计Bi前馈单元用于视觉Transformer，以充分提取数据的全局和局部信息，提高了模型的分类性能。本发明方法可以应用于高光谱图像分类。
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公开(公告)号：CN115549885A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211130634.X
申请日：2022-09-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种语音加密系统及方法，包括信号处理器、语音输入模块、语音输出模块、控制模块、A/D转换模块、D/A转换模块和存储模块；通过控制模块控制语音输入模块获取外部语音信号，通过A/D转换模块将模拟语音信号转换为数字语音信号，将数字语音信号存储在存储模块中，信号处理器对具有初始助推行为的混沌映射进行迭代运算，得到混沌伪随机序列，并对混沌伪随机序列进行量化；将混沌伪随机序列与数字语音信号相乘，得到加密后的数字语音信号；对加密后的数字语音信号通过D/A转换模块转换并在控制模块控制下通过语音输出模块输出。本发明提高了语音加密实时性与鲁棒性，实现了高效安全的语音加密。
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公开(公告)号：CN113314176A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110623768.4
申请日：2021-06-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于加法器技术领域，具体涉及一种忆阻器‑CMOS逻辑模块及基于忆阻器‑CMOS逻辑模块的因式分解超前进位加法器。本发明提供的基于忆阻器‑CMOS逻辑模块的因式分解超前进位加法器包括三部分，第一部分产生进位传播和进位生成函数，第二部分完成进位的因式分解，第三部分完成进位和求和；所述的第一部分包括四组忆阻器‑CMOS逻辑模块；所述的第二部分包括二十组忆阻器；所述的第三部分包括四组忆阻器‑CMOS逻辑模块和十四组忆阻器。本发明利用因式分解将逻辑分解，后将逻辑物理融合在一起，减少了器件使用数量和功耗，实现更高速的加法运算。
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公开(公告)号：CN112260819A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011122981.9
申请日：2020-10-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供新型超宽范围忆阻混沌系统与多重图像变形图像加密方法，S1：采用绝对值忆阻器模型，构造超宽范围忆阻混沌系统，产生两种二涡卷吸引子和一种心形吸引子；S2：分析S1所构造的忆阻混沌系统的动力学行为；S3：结合S1所构造的忆阻混沌系统，设计具有多重图像变形的图像加密算法；本发明结合了新兴的忆阻器件来设计混沌系统，得到的新系统的混沌参数范围可达(0,107]，并且能在超大的范围内保持混沌状态的稳定。这种特性使得该系统非常适合用于密码学中；本发明中设计的图像加密算法与明文图像关联极强，有优秀的抗已知明文攻击和选择明文攻击的能力；本发明中设计的图像加密算法可以适用于各种尺寸，各种类型的明文图像，普适性强。
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公开(公告)号：CN104301091A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410571617.9
申请日：2014-10-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 本发明涉及一种分数阶切换混沌系统同步电路。分数阶切换混沌系统同步电路，由三个通道电路组成，第一通道中的第一电阻连接第一运算放大器的反相输入端和第三运算放大器的输出端，第二电阻连接第一运算放大器的反相输入端和第五运算放大器的输出端，第三电阻连接第一运算放大器的反相输入端和输出端，第四电阻连接第一运算放大器的输出端和第五运算放大器的反相输入端。本发明构建了一个分数阶切换混沌系统，该分数阶切换混沌系统比整数阶切换混沌系统拥有更复杂的动力学特性，在保密通信中具有更高的应用价值。针对该分数阶切换混沌系统发明了同步控制器电路，为该切换系统应用到保密通信中奠定基础。
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