公开(公告)号：CN115170943A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210889544.2

申请日：2022-07-27

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 赵玉新 ,  郑良锋 ,  朱可心 ,  邓雄 ,  卢志忠 ,  杨德全 ,  何健新 ,  吴昌哲

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/94

Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的改进视觉Transformer海底底质声呐图像分类方法，改进视觉Transformer分类方法属于一种深度学习方法。它将图像通过前置卷积处理形成patch，依次通过patch嵌入、位置嵌入transformer编码层和多层感知机输出层后得到分类结果。通过反向传播的方法最小化网络残差，以实现分类器的训练。深度学习目的是学习样本数据的内在规律和表示层次，具有很强的非线性拟合学习能力，能够有效发掘出同类图像之间的共同特征。通过多层编码层的堆叠，网络会逐步学习到全局、局部特征，会主动关注图像中“重要”的部分。

公开(公告)号：CN116739033A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310707311.0

申请日：2023-06-14

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 邓雄 ,  李虎 ,  杨春旺 ,  常鑫达 ,  何健新 ,  江鑫 ,  苏海洋

IPC: G06N3/006 ,  G06Q10/047

Abstract: 本发明公开了用于海洋观测的改进粒子群算法，包括给种群中的所有粒子初始化位置与初始化速度，计算适应度值，计算种群中所有粒子的当前适应度，记录个体最优适应度值并且将当前粒子适应度值与个体最优适应度值进行比较，更新粒子信息，计算粒子当前适应度值与种群平均适应度值，判断是否满足变异条件，若粒子满足变异条件则根据变异率随机判断粒子是否依照变异更新公式执行变异，否则是否满足迭代结束条件，若不满足继续从计算适应度值重新迭代，增加随机振荡的指数递减惯性权重机制有提升算法迭代前期收敛速度以及部分改善算法突破局部最小解束缚的能力，并通过变异机制能够为粒子提供新的种群多样性，并直接增强算法逃出局部最优解的能力。

公开(公告)号：CN116520708A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310704347.3

申请日：2023-06-14

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 邓雄 ,  李虎 ,  杨春旺 ,  杜登辉 ,  何健新 ,  江鑫 ,  苏海洋

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明提供强化学习的移动观测平台自适应观测路径规划方法，涉及强化学习技术领域。所述强化学习的移动观测平台自适应观测路径规划方法，包括以下步骤：S1，数据预处理；将耦合环境数值预报系统输出的原始数据用全局归一化处理，便于设置奖赏函数；S2，环境奖赏函数设计；根据区域海洋范围内的温度梯度值设置奖赏函数；根据实际情况，在区域海洋环境中放置障碍物，移动观测平台设置避障约束，与障碍物产生碰撞时会惩罚扣分；S3，环境状态设计；将海洋环境时间梯度场作为时间梯度决策的依据，选择不同的多智能体算法，进行仿真实验并进行比较，本发明具有海洋环境要素分析预报精度高的优点。