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公开(公告)号：CN101615246A
公开(公告)日：2009-12-30
申请号：CN200910072575.3
申请日：2009-07-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种用于大型考试中考生身份验证的指纹身份验证系统。指纹信息采集子以高效采集考生指纹信息；指纹信息管理子系统将考生报名信息作为密钥对其指纹信息进行加密，并生成带有唯一性条码的准考证用于验证；指纹信息验证子系统采用一对多快速指纹验证模块为主，一对一高精度指纹验证模块为辅的考生身份指纹复合验证方法，快速准确地进行考生指纹身份验证；考场核查子系统在考试现场指纹验证结束后，依据指纹验证结果进行考场缺考考生核查；指纹验证信息上报子系统可将验证通过的考生指纹信息发至考生招收院校。本发明具有指纹采集易行性，信息管理安全性，指纹验证快速准确等特点，能够有效实现大型考试中考生身份指纹验证。
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公开(公告)号：CN100541521C
公开(公告)日：2009-09-16
申请号：CN200710144588.8
申请日：2007-11-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种中文印刷体公式识别方法。包括版面分析、汉字识别和数学公式识别3个模块，版面分析模块是对待识别的BMP图像进行各项预处理二值化，并利用投影法结合自底向上的版面分析算法，分割出文字块、图像块、表格块，对图像块和表格块进行保存处理；汉字识别模块是针对文字块进行虚假行合并、选择切分参数、提取特征和对汉字识别，将拒识的结果记录下来，把同行相邻的拒识结果合并这样可以定位出公式区域；数学公式识别是将拒识出来的文字区域中的公式字符进行提取、分割、合并一些合成字符、识别；最后通过公式字符的结构分析，得出字符间的关系；并最终输出结果为一维的字符串。经过试验证明本发明的识别效果还是令人满意的。
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公开(公告)号：CN101488185A
公开(公告)日：2009-07-22
申请号：CN200910071284.2
申请日：2009-01-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06K9/00348
Abstract: 本发明提供的是一种基于分块矩阵的步态识别方法。首先从视频中提取单帧图像进行灰度变换，采用背景减除法提取人体目标，用数学形态学填补二值化图像的空洞、单连通分析提取人的侧影，使人体居中统一大小为64*64像素；根据步态视频序列中每帧图像标准中心化后图形区域拟合的椭圆短轴和离心率来观测步态的周期性变化情况；从而在一个周期中采用步态能量图提取步态的整体特征，采用分块矩阵的方式对GEI进行子块划分，自适应地去掉对分类无用的子块，运用子块模式的二维主成分分析结合子块模式的二维线性判别分析的方法进一步局部特征提取；在分类识别时将每个有效子块的特征合为整体，采用最近邻分类器进行身份判别。本发明对背包变化的步态的识别有效。
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公开(公告)号：CN119644796A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411796354.1
申请日：2024-12-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明涉及燃气轮机技术领域，更具体的说是一种基于状态评估的燃气轮机状态恢复控制方法，S1：采集燃气轮机外界环境参数及监测参数；S2：通过燃气轮机物理实体的参数同步建立燃气轮机仿真孪生模型；S3：基于层析分析法，从参数级‑部件级‑设备级三个层级，以数值量化燃气轮机物理实体的运行状态；S4：运行燃气轮机仿真孪生模型，输入外界环境参数及相关监测参数，以监测参数设定目标函数，通过优化算法调整燃气轮机仿真孪生模型内部性能参数，达到与燃气轮机物理实体的同步；S5：运行状态恢复控制，选取燃气轮机的输入控制参数，在燃气轮机运行状态发生异常时，通过优化算法求解得到最优的输入控制量，以实现燃气轮机运行状态的恢复。
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公开(公告)号：CN117473370A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311477114.0
申请日：2023-11-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/15 , G06F18/21 , G06F18/23213 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及发电用燃气轮机运行状态监测技术领域，更具体的说是一种具备编解码结构LSTM的燃气轮机动态参数基准建模方法，该方法包括以下步骤：S1：数据采集步骤，采集燃气轮机运行图谱历史数据；S2：数据预处理步骤，对采集到的历史数据进行工况划分、异常值剔除和训练集数据及测试集数据划分操作；S3：构建动态参数在线辨识模型，确定动态参数在线辨识模型的输入及输出，采用滑动窗口的方法，通过训练数据对动态参数在线辨识模型进行训练，通过测试集的测试结果判断已训练好的动态参数在线辨识模型是否满足要求，并将满足要求的动态参数在线辨识模型进行保存；为燃气轮机监测参数在线异常检测提供重要决策支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116907846A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310867427.0
申请日：2023-07-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01M13/04 , G01M13/045 , G01D21/02 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及轴承状态监测领域，特别是燃气轮机轴承故障预测系统。包括：集模块、检测模块、特征模块、存储模块、预测模块。所述的采集模块，用于采集燃气轮机轴承的振动信号、转速信号、扭矩信号；所述的检测模块，用于通过燃气轮机转速信号n、扭矩信号Q，根据机组生产任务，确定燃气轮机故障预测的工况点；所述的特征模块，用于从振动信号中提取燃气轮机轴承振动峰峰值众数；所述的存储模块，用于存储燃气轮机轴承振动峰峰值众数；所述的预测模块，用于读取燃气轮机轴承振动峰峰值众数历史值，根据预测值是否大于振动峰峰值阈值，预测燃气轮机是否发生故障。本发明能够利用轴承振动信号，对燃气轮机轴承故障进行预测。
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公开(公告)号：CN108197430B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201810057819.X
申请日：2018-01-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于迁移学习的功能型microexon识别方法，包括：步骤一、microindels样本标签获取，步骤二、microexon和microindels特征提取，步骤三、基于迁移学习的microexon和microindels特征空间迁移，步骤四、基于迁移学习的功能型microexon识别模型的构建。本发明利用迁移学习，通过对具有样本类别标签的microindels的识别模型，识别功能性microexon。
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公开(公告)号：CN108959851A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810601099.9
申请日：2018-06-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/20
Abstract: 本发明提供一种Illumina高通量测序数据误差校正方法，包括：1、对Illumina测序样本同时进行半导体测序。即在得到样本Illumina测序结果的同时，也获取其半导体测序结果；2、分别将Illumina测序结果和半导体测序结果通过序列比对确定每一测序读数在参考基因组中的位置；3、对同一位置的测序结果进行分析。本发明针对该问题提出了一种Illumina高通量测序数据误差校正方法。该方法利用半导体高通量测序结果中碱基类型不易测错的特点，通过逻辑分析Illumina高通量测序结果、半导体高通量测序结果与参考基因组碱基序列之间的对应关系，实现Illumina高通量测序数据的误差校正。
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公开(公告)号：CN104131093A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410352942.6
申请日：2014-07-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: C12Q1/68
Abstract: 本发明公开了DNA蛋白结合位点的DNase高通测序检测信号预处理方法。包括以下几个步骤：获取基因基本信息，和DNA蛋白结合位点的DNase-Seq高通测序检测数据和ChIP-Seq高通测序监测数据；对DNase-Seq高通测序检测数据质量评估，筛选出可信测序数据；将每条可信测序数据仅保留直接反映蛋白结合位点的测序起始位置；得到DNase-Seq检测样本数据集合；对DNase-Seq检测样本数据集合进行归一化处理；对DNase-Seq检测样本数据集合进行细分；分别从正面和背面两个方向对两个子集中数据进行纵向求和，完成操作。本发明大幅提高了DNA蛋白结合位点的识别精度和识别分辨率。
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公开(公告)号：CN102663393B
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201210051702.3
申请日：2012-03-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供基于旋转校正的手指静脉图像感兴趣区域提取方法，首先对读入的手指静脉图像采用Kapur熵阈值法分割出手指区域；再求取图像的质心，以此作为旋转校正的依据，并由图像中每列像素竖直方向上的投影值与手指轮廓上、下边缘的内切线，确定出感兴趣区域的位置；最后对图像进行样本归一化操作，得到最终的处理结果。本发明为手指静脉图像采样过程中存在的旋转、平移等非线性因素对图像质量影响较大及手指静脉图像定位困难的问题提出新的解决思路，充分考虑手指静脉图像非接触式采集的特点，对采集到的图像进行基于旋转校正的感兴趣区域提取，有效地改善了采集图像质量所带来的影响，使识别结果更加可靠。
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