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公开(公告)号：CN116777139A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310583597.6
申请日：2023-05-23
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 中共黑龙江省委政法委员会政法信息中心
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06F16/9535
Abstract: 一种基于社会综合治理业务需求的描述方法，涉及及电子信息系统技术领域。采用该治理系统完成社会综合治理业务需求的描述方法，提高社会综合管理的工作效率，保证处理事件的完成性。所述治理系统包括基础单元、数据单元、筛选单元、分析单元和配置单元；所述基础单元用于为所述治理系统提供基本运行环境；所述数据单元用于为所述治理系统提供数据支撑功能；所述筛选单元用于对所述数据单元中的数据进行筛选，得出社会需求信息；所述分析单元用于对所述社会需求信息进行分析；所述配置单元用于调取所述数据单元中的信息为所述社会需求信息提供资源配置。本发明适用于社会综合问题的治理。
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公开(公告)号：CN117971963A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311495352.4
申请日：2023-11-04
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 海南俊码数据研究院有限公司 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
Inventor： 王小芳 , 江源富 , 蔡成涛 , 王巍 , 吴艳霞 , 李承国 , 程雪蕾 , 陈征平 , 毕晓燕 , 向雅倩 , 江永佳 , 王宇华 , 潘海为 , 刘成刚 , 于金峰 , 张可佳
IPC: G06F16/27 , G06F16/25 , G06F16/23 , G06Q10/101 , G06Q10/0639 , H04L67/1095
Abstract: 本申请公开了一种私域分布式数据协同装备，其中，装备包括若干数据协同装置，包括：协同模型规约解析模块、协同数据包生成模块和协同数据包处理子系统；所述协同模型规约解析模块用于解析协同规则模型文件，读取协同组织、协同业务、协同系统和数据协同规则，并生成协同规则文件；所述协同数据包生成模块用于将单次协同数据打包，生成若干协同数据包，并将若干所述协同传输至另一个所述数据协同装置；所述协同数据包处理子系统用于对所述协同数据包进行验证、读写，得到具体数据项信息。本申请协同的全过程安全可控，可有效控制外部攻击、数据篡改、非授权访问等风险。
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公开(公告)号：CN116562397A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310781342.0
申请日：2023-06-29
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 价值链技术(深圳)有限公司
Inventor： 玄世昌 , 汪浩 , 苘大鹏 , 王小芳 , 陆蓓婷 , 蔡成涛 , 王巍 , 蒋文创 , 齐亚超 , 程雪蕾 , 陈征平 , 毕晓燕 , 马静 , 王雪松 , 王宇华 , 潘海为 , 刘成刚 , 于金峰
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度的数据集完整度评估方法，包括以下步骤：在客户端设定基础数据集，使用所述基础数据集参与联邦训练，得到梯度信息；将所述梯度信息进行梯度反演得到客户端的数据信息；将所述数据信息打包成数据集放入基础模型测试其准确率，根据所述准确率判断数据集完整度。本方法能够利用客户端上传的梯度存在的信息反演出原本客户端真实数据集，然后将反演后的数据制作成测试集放入基础模型中测试其准确率，从而能够准确的判断出该客户端的数据集完整度。
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公开(公告)号：CN117541249A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311497970.2
申请日：2023-11-04
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 知软技术(上海)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种数据要素的数字化凭证载体构建系统及方法，包括：交互模块、业务模块、管理模块、痕迹模块、数据模块以及封装模块；交互模块，用于基于业务交互内容设计显示界面，实现交互；业务模块，用于融合业务逻辑控制，实现节点凭证内容数据项的授权；管理模块，用于设计实现数字化凭证的管理属性；痕迹模块，用于记录数字化凭证所述节点的操作痕迹，实现数据操作痕迹的可追溯；数据模块，用于基于数据仓位的划分、自动仓位映射管理与扰码以及非对称数据加密，实现对数据的安全保护；封装模块，进行规范化封装，获得数据要素的数字化凭证载体。实现数据要素价值，支持数字化的、生态级的数据要素交易。
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公开(公告)号：CN117149508B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202311094728.0
申请日：2023-08-29
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 海南俊码数据研究院有限公司
Inventor： 孟宇龙 , 武秋燕 , 徐东 , 卢中玉 , 赵佳媛 , 刘芳玮 , 杨梓韵 , 蔡成涛 , 王巍 , 王小芳 , 李承国 , 毕晓燕 , 陈征平 , 潘海为 , 徐悦竹 , 于金峰 , 张可佳 , 玄世昌 , 庄园
IPC: G06F11/10 , H03M13/15 , G06F3/06 , H04L67/104
Abstract: 本发明公开了一种基于纠删码的区块链存储优化方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取区块链网络节点；采用基于模糊c均值聚类算法的动态近距离节点分组算法对区块链网络节点进行分组，获得共识单元；基于共识单元，采用基于节点性能的随机编码块放置策略对编码块进行存储分配，对区块文件进行全局处理。本发明减轻了单个节点的存储负担，改善了由于节点存储压力大导致的区块链失去中心化、数据安全性和数据真实可信等特性的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117539958A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311498308.9
申请日：2023-11-04
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 海南俊码数据研究院有限公司 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
Inventor： 王小芳 , 江源富 , 蔡成涛 , 王巍 , 吴艳霞 , 李承国 , 程雪蕾 , 陈征平 , 毕晓燕 , 向雅倩 , 江永佳 , 王宇华 , 潘海为 , 刘成刚 , 于金峰 , 张可佳
IPC: G06F16/27 , G06F16/25 , G06F16/23 , G06Q10/101 , G06Q10/0639 , H04L67/1095
Abstract: 本申请公开了一种私域分布式数据协同方法与系统，方法包括：以不同组织为主体进行协同资源梳理；基于梳理后的组织间数据协同业务进行协同规则定制；根据协同规则实现协同绩效的定制，实现数据协同。本申请支持节点全异构系统间的数据按需协同建模；支持协同业务需求变化快速按需完成规则建模，实现协同业务需求日迭代响应；支持协同生态持续扩展，支持向多级协同主体深度拓展；支持可量化的协同绩效建模。
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公开(公告)号：CN117354644A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311498139.9
申请日：2023-11-04
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 价值链技术(深圳)有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于区块链技术的数据智采方法及装置，方法包括：根据网络接口实现数据智采机器人的网络连接；对仪器数据进行读取并解析，存放入数据库中；根据解析数据与数据规约进行封装，生成报表或者文件；将报表或者文件进行数据传输到区块链中生成一个区块，完成数据的上链；通过端到端的通信方式建立传输通道，利用加密传输的方式在生成的区块中完成数据的交换；利用人机交互与交换后的数据查看实时采集和统计分析后的数据，实现数据智采。根据数据规约、业务规约、升级和初始化实现对数据智采机器人的维护。本申请支持不同的仪器的按需采集及采集的异构数据处理传输，实现数据智采，达到实时、准确、真实、可追溯的目的。
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公开(公告)号：CN117149508A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311094728.0
申请日：2023-08-29
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 海南俊码数据研究院有限公司
Inventor： 孟宇龙 , 武秋燕 , 徐东 , 卢中玉 , 赵佳媛 , 刘芳玮 , 杨梓韵 , 蔡成涛 , 王巍 , 王小芳 , 李承国 , 毕晓燕 , 陈征平 , 潘海为 , 徐悦竹 , 于金峰 , 张可佳 , 玄世昌 , 庄园
IPC: G06F11/10 , H03M13/15 , G06F3/06 , H04L67/104
Abstract: 本发明公开了一种基于纠删码的区块链存储优化方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取区块链网络节点；采用基于模糊c均值聚类算法的动态近距离节点分组算法对区块链网络节点进行分组，获得共识单元；基于共识单元，采用基于节点性能的随机编码块放置策略对编码块进行存储分配，对区块文件进行全局处理。本发明减轻了单个节点的存储负担，改善了由于节点存储压力大导致的区块链失去中心化、数据安全性和数据真实可信等特性的问题。
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公开(公告)号：CN119006896A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411011291.4
申请日：2024-07-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/94
Abstract: 本发明提出一种面向联邦分类学习的公平感知激励方法，包括：步骤1：服务端初始化全局原型；步骤2：客户端初始化本地模型参数，利用全局原型，结合本地私有数据进行训练，更新本地模型参数和本地原型；步骤3：客户端将更新后的本地模型参数和本地原型上传至服务端；步骤4：对接收到的本地模型参数进行质量检测，生成边缘激励；步骤5：利用边缘激励和更新后的本地原型进行聚合，得到共识原型；步骤6：进行原型级别聚合，获取新的全局原型；步骤7：重复步骤2‑6，直至达到最大循环次数，输出最终的全局原型和每个客户端的个性化模型。本发明能更好地缓解数据异质性和类别不平衡对模型精度的影响，确保协作公平并激励高质量客户参与联邦学习。
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公开(公告)号：CN119006895A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411011148.5
申请日：2024-07-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/778 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种面向图像分类的个性化联邦学习方法，包括：步骤1：基于服务器初始化全局原型#imgabs0#步骤2：将初始化后的全局原型发送至客户端；步骤3：客户端初始化本地模型参数#imgabs1#将本地数据集随机划分，对全局原型进行更新，获取更新后的模型参数和本地原型；步骤4：客户端保留更新后的模型参数，并将更新后的本地原型上传至服务器；步骤5：服务器对所有客户端上传的本地原型进行聚合，生成新的全局原型；步骤6：重复步骤2‑6，将每次得到的全局原型发送至客户端进行更新，直至达到最大循环次数，输出最终的全局原型。本发明能够更好地缓解数据异质性对模型精度产生的影响，获得更高的分类准确率，大大降低客户端与服务器之间的通信成本。
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