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公开(公告)号：CN103399726B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201310296057.6
申请日：2013-07-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F7/58
Abstract: 本发明属于伪随机数序列高速生成领域，具体涉及一种流水线化的组合式伪随机数发生器。流水线化的组合式伪随机数发生器，包括随机数据源模块，“0”、“1”序列生成模块，扰乱排序模块，SHA_1发散模块和伪随机序列存储器模块。本发明基于流水线化的组合式伪随机数发生器经过测试，验证了能够产生具有更好的统计特性和更高的安全性的随机数序列，并且设计成本较为低廉，能够提高应用于芯片加密以及计算机仿真等领域的效率。
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公开(公告)号：CN101082965A
公开(公告)日：2007-12-05
申请号：CN200710072497.8
申请日：2007-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N3/00
Abstract: 本发明提供的是一种演化硬件适应度动态评估的方法。(1)由PC机向可重构FPGA下载演化计算生成的种群；生成的种群为硬件电路编码，在FPGA中可以还原为电路；(2)将FPGA中的资源分为三个部分：种群下载部分、功能验证部分和结果反馈部分，这三个部分采用流水策略，并发执行；(3)采用黑盒测试进行功能验证。本发明将每一代种群中的每个染色体位串作为可编程电路的配置信息，通过实际测试电路的输入/输出形成个体适应度值，从而实现适应度的实时在线评估。
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公开(公告)号：CN110135432A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910440795.0
申请日：2019-05-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于K-means聚类的高光谱遥感图像分割方法，它属于高光谱遥感图像的聚类分割技术领域。本发明解决了目前的聚类分割方法对高光谱遥感图像的分割不准确的问题。本发明对高光谱遥感图像的d个维度进行协同聚类，在对高光谱遥感图像每一次K-means迭代时，协同d个维度的聚类结果，并在每一次K-means迭代结束后，利用每个像素点的d个聚类结果计算该像素点属于各个类别的概率值，然后利用得到的概率值计算新的聚类中心，按相同的聚类中心开始各个维度的下一次迭代过程，直至获得最终的聚类结果。相比较于现有方法，本发明方法的分割结果更为准确。本发明可以应用于高光谱遥感图像的聚类分割技术领域。
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公开(公告)号：CN110210133B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201910477745.X
申请日：2019-06-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/323 , G06F11/26
Abstract: 一种EDIF网表级组合逻辑电路的自动故障注入方法，本发明涉及电路的自动故障注入方法。本发明的目的是为了解决现有基于模拟的故障注入需要解决与EDA仿真软件的接口问题。过程为：一、对原始网表文件进行处理；二、选择1个网线注入Sa‑0，设置故障点；三、进行前向遍历；四、进行后向传播；五、生成故障等效电路，判断是否注入Sa‑1，否转六；是转七；六、判断是否还有未设置故障的网线，是转二至六；否故障注入结束；七、对二中网线注入Sa‑1，设置故障点；进行前向遍历；八、进行后向传播判断输入值是否影响逻辑门的功能；十、判断是否还有未设置故障的网线，是转七至十；否故障注入结束。本发明用于电路的自动故障注入领域。
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公开(公告)号：CN104077771A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410276568.6
申请日：2014-06-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种加权法实现空间限制的混合模型图像分割方法。本发明包括：读入一幅自然场景图像，确定图像分割的类别数目；采用K-均值聚类算法获得图像的初始分割结果；设置每个像素的初始权值；对进行平滑滤波得以上次分割结果作为初始值，开始下一轮的似然加权EM计算；对收敛后的做平滑滤波，做归一化处理；输出原图像的分割结果图像。由于模型是建立在独立混合模型基础上，参数的EM算法可获得闭式解，同时权值中融合了邻近像素的位置信息，因此是以较低的代价引入了像素的空间位置限制信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103399726A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310296057.6
申请日：2013-07-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F7/58
Abstract: 本发明属于伪随机数序列高速生成领域，具体涉及一种流水线化的组合式伪随机数发生器。流水线化的组合式伪随机数发生器，包括随机数据源模块，“0”、“1”序列生成模块，扰乱排序模块，SHA_1发散模块和伪随机序列存储器模块。本发明基于流水线化的组合式伪随机数发生器经过测试，验证了能够产生具有更好的统计特性和更高的安全性的随机数序列，并且设计成本较为低廉，能够提高应用于芯片加密以及计算机仿真等领域的效率。
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公开(公告)号：CN110210133A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910477745.X
申请日：2019-06-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种EDIF网表级组合逻辑电路的自动故障注入方法，本发明涉及电路的自动故障注入方法。本发明的目的是为了解决现有基于模拟的故障注入需要解决与EDA仿真软件的接口问题。过程为：一、对原始网表文件进行处理；二、选择1个网线注入Sa-0，设置故障点；三、进行前向遍历；四、进行后向传播；五、生成故障等效电路，判断是否注入Sa-1，否转六；是转七；六、判断是否还有未设置故障的网线，是转二至六；否故障注入结束；七、对二中网线注入Sa-1，设置故障点；进行前向遍历；八、进行后向传播判断输入值是否影响逻辑门的功能；十、判断是否还有未设置故障的网线，是转七至十；否故障注入结束。本发明用于电路的自动故障注入领域。
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公开(公告)号：CN104077771B
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201410276568.6
申请日：2014-06-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种加权法实现空间限制的混合模型图像分割方法。本发明包括：读入一幅自然场景图像，确定图像分割的类别数目；采用K‑均值聚类算法获得图像的初始分割结果；设置每个像素的初始权值；对进行平滑滤波得以上次分割结果作为初始值，开始下一轮的似然加权EM计算；对收敛后的做平滑滤波，做归一化处理；输出原图像的分割结果图像。由于模型是建立在独立混合模型基础上，参数的EM算法可获得闭式解，同时权值中融合了邻近像素的位置信息，因此是以较低的代价引入了像素的空间位置限制信息。
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公开(公告)号：CN104036503B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410246912.7
申请日：2014-06-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种基于空间位置信息的图像分割方法。包括以下几个步骤：读入图像，将图像分成固定大小且互不重叠的小区域，确定图像分割的类别数目K；令每个小区域内的像素来源于同一类别分量，确定观测值与其来源的联合概率的似然函数；利用EM算法求解似然函数；将每个小区域的后验概率的熵值 与阈值 比较，如果 将当前小区域分裂为四个相等的小区域；检查相邻的没有分裂的小区域，如果它们的类别相同则进行合并，直到没有可以合并的小区域为止，得到一个新的小区域划分；重复步骤二～步骤六，直到没有符合继续分裂的小区域为止；根据每个像素点的类别分量的标(56)对比文件向日华 等.一种基于高斯混合模型的距离图像分割算法《.软件学报》.2003,第14卷(第7期),全文.RIHUA XIANG et al.Range ImageSegmentation Based on Split-MergeClustering《.Proceedings of the 17thInternational Conference on PatternRecognition》.2004,全文.
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公开(公告)号：CN104036503A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410246912.7
申请日：2014-06-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于空间位置信息的图像分割方法。包括以下几个步骤：读入图像，将图像分成固定大小且互不重叠的小区域，确定图像分割的类别数目K；令每个小区域内的像素来源于同一类别分量，确定观测值与其来源的联合概率的似然函数；利用EM算法求解似然函数；将每个小区域的后验概率的熵值与阈值比较，如果将当前小区域分裂为四个相等的小区域；检查相邻的没有分裂的小区域，如果它们的类别相同则进行合并，直到没有可以合并的小区域为止，得到一个新的小区域划分；重复步骤二～步骤六，直到没有符合继续分裂的小区域为止；根据每个像素点的类别分量的标注，输出图像。本发明使得分割后的区域具有良好的完整性和平滑性。
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