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公开(公告)号：CN116050503B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310120956.4
申请日：2023-02-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N3/088 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出一种通用化的神经网络前向训练方法，属于神经网络训练技术领域。在层结构的输出端连接辅助输出模块，包括：S1.设当前隐藏层为网络的第i层，第i层的输入为第i‑1层的输出hi‑1；S2.输入数据流经隐藏层，计算隐藏层的输出hi，并传递给下一隐藏层；S3.隐藏层i的输出hi为辅助输出模块AOMi的输入，AOMi推理隐藏层输出的含义；S4.计算当前AOM的输出与真实标签的误差，将误差传递给AOM和当前隐藏层，迭代AOM和当前隐藏层参数；S5.在下一组隐藏层和AOM上重复S1‑S4，直至训练数据流经所有隐藏层；S6.重复步骤S1‑S5，直至网络训练结束。解决现有前向训练方法中通用性弱的技术问题。
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公开(公告)号：CN118485133A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410663880.4
申请日：2024-05-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N3/092 , G06N3/047 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提出一种基于生成式模型的回报模型的构建方法及其验证方法，属于回报模型构建技术领域。包括以下步骤：步骤一、拟合特定环境下行为的概率分布；步骤二、对每一时刻行为的概率分布取对数后中心化，得到行为对应的回报；步骤三、基于行为对应的回报构建智能体策略实现回报模型的应用。本发明使用生成式模型作为回报模型，即，使用在目标任务上经最大似然得到的生成式模型对每个动作概率的中心化对数值作为该动作的回报值。本算法运算方便，能显式给出任意领域生成式模型和回报函数的关系；使用无监督方式得到回报模型大大降低成本；并且可以应用到任意智能体任务中。解决了回报模型构建时步骤繁琐，计算复杂的技术问题。
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公开(公告)号：CN118135345A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410272884.X
申请日：2024-03-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/766 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出一种基于核高斯混合岭回归模型的目标轮廓检测方法，属于图像处理技术领域。高斯混合模型GMM用多个高斯分布描述数据分布，内核岭回归KRR用一条曲线拟合数据集；将高斯混合模型与内核岭回归模型进行融合，令高斯混合模型GMM中每个高斯分布的均值为某个内核岭回归KRR的输出，得到一个用多条曲线拟合目标轮廓的核高斯混合岭回归模型，基于核高斯混合岭回归模型进行目标轮廓检测。解决难以用单一曲线描述多目标轮廓的问题，提升了多目标图像中轮廓检测、区域分割等的技术效果。
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公开(公告)号：CN116062146A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310203959.4
申请日：2023-03-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种胸鳍同频异幅的仿生鳐鱼摆动机构，它涉及仿生鱼技术领域。它解决了解决现有仿生鳐鱼结构复杂，且转向时两侧胸鳍不同频振动而导致能耗较大问题。同频摆动机构、异幅机构和固定框架组成，其特征在于：同频摆动机构设在异幅机构的后方，由固定框架将同频摆动机构和异幅机构固定连接。本发明减小了不必要的能量损失，左、右鳍条仅由单一电机驱动的对称机构控制。适合在狭长的鱼身或扑翼飞行器当中放置。异幅机构采用单一舵机控制，节约空间，机构复杂度更低，维护成本更低的优点。
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公开(公告)号：CN116050503A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310120956.4
申请日：2023-02-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N3/088 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出一种通用化的神经网络前向训练方法，属于神经网络训练技术领域。在层结构的输出端连接辅助输出模块，包括：S1.设当前隐藏层为网络的第i层，第i层的输入为第i‑1层的输出hi‑1；S2.输入数据流经隐藏层，计算隐藏层的输出hi，并传递给下一隐藏层；S3.隐藏层i的输出hi为辅助输出模块AOMi的输入，AOMi推理隐藏层输出的含义；S4.计算当前AOM的输出与真实标签的误差，将误差传递给AOM和当前隐藏层，迭代AOM和当前隐藏层参数；S5.在下一组隐藏层和AOM上重复S1‑S4，直至训练数据流经所有隐藏层；S6.重复步骤S1‑S5，直至网络训练结束。解决现有前向训练方法中通用性弱的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118485083B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410663865.X
申请日：2024-05-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/35 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于生成式回报模型和大语言模型的语句交互方法、电子设备及计算机可读存储介质，属于语句交互技术领域。包括：步骤一、使用大语言模型LLM1生成k个候选句子并构建生成式回报模型，构建生成式回报模型的方法是：使用生成式模型拟合特定环境下的某一行为的概率分布；对每一时刻行为的概率分布取对数后中心化，得到行为对应的回报。步骤二、以大语言模型LLM2作为虚拟对手，对每个候选句子进行蒙特卡洛树搜索获取动作价值函数；步骤三、将动作价值函数最大的候选句子作为结果输出。本发明可以让LLM在新的环境中自我学习，不用再有监督地微调；还可以让LLM生成的句子更有目的性。
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公开(公告)号：CN118133237A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410272973.4
申请日：2024-03-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/27 , G06F18/232 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/10
Abstract: 本发明提出一种核高斯混合岭回归模型构建方法，属于机器学习技术领域。核高斯混合岭回归模型用多条曲线拟合数据，应用在回归任务上，实现对多数据集的处理；所述回归任务包括图像分割、噪声检测、数据拟合、数据预处理、时序预测、分类识别、工业检测、目标轮廓、逆问题求解、数据集分割或医学影像诊断。解决现有技术中存在的现有高斯混合模型适用性不佳、核岭回归模型无法实现一对多的技术问题。本发明核高斯混合岭回归模型可以同时拟合多条曲线，实现对数据集的多种解释；本发明核高斯混合岭回归模型在数据集被污染、多数据集合并、任务存在单样本多标签等一对多关系时，仍能进行较好求解。
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公开(公告)号：CN118485133B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202410663880.4
申请日：2024-05-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N3/092 , G06N3/047 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提出一种基于生成式模型的回报模型的构建方法及其验证方法，属于回报模型构建技术领域。包括以下步骤：步骤一、拟合特定环境下行为的概率分布；步骤二、对每一时刻行为的概率分布取对数后中心化，得到行为对应的回报；步骤三、基于行为对应的回报构建智能体策略实现回报模型的应用。本发明使用生成式模型作为回报模型，即，使用在目标任务上经最大似然得到的生成式模型对每个动作概率的中心化对数值作为该动作的回报值。本算法运算方便，能显式给出任意领域生成式模型和回报函数的关系；使用无监督方式得到回报模型大大降低成本；并且可以应用到任意智能体任务中。解决了回报模型构建时步骤繁琐，计算复杂的技术问题。
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公开(公告)号：CN118132967A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410272881.6
申请日：2024-03-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F18/2415
Abstract: 本发明提出一种基于核高斯混合岭回归模型的数据集分割方法，属于机器学习技术领域。高斯混合模型GMM用多个高斯分布描述数据分布，内核岭回归KRR用一条曲线拟合数据集；将高斯混合模型与内核岭回归模型进行融合，令高斯混合模型GMM中每个高斯分布的均值为某个内核岭KRR回归的输出，得到一个用多条曲线拟合数据集的核高斯混合岭回归模型，基于核高斯混合岭回归模型进行数据集分割。解决被污染的数据集难以使用等问题，实现了根据样本‑标签关系进行聚类的技术效果。
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公开(公告)号：CN119541042A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411529669.X
申请日：2024-10-30
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于音视频的暴力行为检测及追踪方法，它属于暴力检测及追踪技术领域。本发明解决了现有暴力事件检测方法存在检测精度低、响应速度慢、对硬件依赖程度高以及需要人工干预的问题。本发明综合视频数据和音频数据的暴力识别结果，基于历史暴力识别结果对当前暴力识别结果进行误识别消除，可以提高暴力识别的精度，并基于历史信息控制摄像头向可能发生暴力的方向移动，提高了单个摄像头探测的范围。采用YOLO模型对暴力人员位置进行识别，再对暴力人员进行身份特征抽取。本发明的暴力行为检测及跟踪方法具有检测精度高、响应速度快、对硬件依赖低，且全程不需要人工干预的特点。本发明方法可以应用于暴力行为检测及追踪。
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