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公开(公告)号：CN116796984A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310789090.6
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 , 知软技术(上海)有限公司
Inventor： 玄世昌 , 张静逸 , 苘大鹏 , 蔡成涛 , 王巍 , 周卫红 , 程雪蕾 , 陈征平 , 毕晓燕 , 孟宇龙 , 吕继光 , 吕宏武 , 冯光升 , 徐东 , 郭方方 , 李伟
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种移动群智感知系统中的用户选择方法，包括：基于用户所在位置与任务区域位置之间的距离获取用户的移动能力和历史任务能力，对用户的移动能力和历史任务能力进行计算，获得用户的实效能力；获取用户的直接交互评价和间接推荐评价，对直接交互评价和间接推荐评价进行计算，获得用户的全局信用；对实效能力和全局信用进行计算，获得用户的综合指标，基于用户的综合指标选择用户。本发明提出的用户选择方案能够选择具有强实时性和可靠数据的高质量用户候选者作为感知任务中上传感知数据的工作者，不仅能够抵御移动网络中不可靠的数据聚合，而且满足了任务发布者获取有效数据的要求，达到了移动群智感知系统健康持续发展的目的。
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公开(公告)号：CN116954522A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311089522.9
申请日：2023-08-28
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： 徐东 , 武秋燕 , 孟宇龙 , 卢中玉 , 赵佳媛 , 刘芳玮 , 杨梓韵 , 蔡成涛 , 王巍 , 赵伟 , 王小芳 , 李承国 , 李冰洋 , 吕宏武 , 吕继光 , 谢晓芹 , 郑丽颖 , 王红滨 , 李熔盛 , 初妍
Abstract: 本发明公开了一种基于IPFS的区块链存储优化方法，包括：构建区块安全性判定模型，获取高安全性区块和低安全性区块；上传UTXO集结合所述高安全性区块，通过压缩所述高安全性区块生成摘要块并更新所述UTXO集，将所述摘要块广播给其他节点存储，其他节点将接收到的所述摘要块进行安全性验证后进行存储；所述低安全性区块直接存储本地节点；所述摘要块通过首尾链接形成摘要链，利用所述本地节点存储所述摘要链代替完整高安全性区块，完成区块链存储优化。本发明能够一定程度缓解区块膨胀问题，减轻节点存储开销的效果，能有效响应交易验证和提高交易处理速度。
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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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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：CN116962426A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311063716.1
申请日：2023-08-23
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： 孟宇龙 , 王聚军 , 徐东 , 赵佳媛 , 卢中玉 , 张新峰 , 李凤鸣 , 蔡成涛 , 王巍 , 王小芳 , 陆蓓婷 , 贺玉珍 , 蒋文创 , 刘书勇 , 付小晶 , 徐丽 , 高伟 , 李超 , 宁慧 , 唐立群 , 王宇华 , 刘成刚
IPC: H04L67/104 , H04L43/091 , H04L43/0888 , H04L43/0894
Abstract: 本发明公开了一种基于CPE‑BFT算法的区块链共识机制性能优化方法，本发明属于区块链共识领域，包括：构建共识性能评价模块，基于所述共识性能评价模块，评价区块链节点的共识能力；基于所述共识能力，选出资源受限节点，其中所述资源受限节点包括：节点委员会和常规节点；基于CPE‑BFT算法，在所述资源受限节点中选举出节点委员会，基于所述节点委员会，对所述常规节点进行领导共识。本发明在资源分布不平衡场景下，比现有技术算法拥有更高的系统吞吐量和更低的延时，即拥有更高的共识效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117194565A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311050716.8
申请日：2023-08-21
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： 徐东 , 王聚军 , 孟宇龙 , 赵佳媛 , 卢中玉 , 张新峰 , 李凤鸣 , 蔡成涛 , 王巍 , 王小芳 , 陆蓓婷 , 蒋文创 , 刘海涛 , 国林 , 何鸣 , 李香 , 刘刚 , 吴伟宁 , 杨悦 , 张泽宝 , 周连科
Abstract: 本发明公开了基于纠删码与存储关系模型的区块编码存储方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取区块链的节点；通过树形结构组织节点，获得区块；对区块进行编码和重构，获得编码块；基于节点存储资源权重改进的一致性哈希分发策略，将当前节点存储的编码块向子节点分发。本发明有效分担了资源分布不平衡场景下存储资源受限节点的存储压力。
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公开(公告)号：CN110807777B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN201910947774.8
申请日：2019-10-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的海洋哺乳动物图像分割方法，所述方法包括如下步骤：从用高清摄像机中每隔10帧获取一次画面；将获取到的图像进行检测，将带有海洋哺乳动物的图像作为训练样本；对训练样本进行随机采样得到训练样本，输入至深度自编码器来实现训练深度自编码器；将全部训练样本输入到已经训练完成的深度自编码器中得到新的训练样本集合；将训练完成的深度自编码器保留，作为处理图像分割的卷积神经网络的初始卷积层；训练基于FCN的图像分割网络模型；将新的样本集合输入到训练好的FCN中，获得海洋哺乳动物的分割图像。本发明通过训练深度自编码器过滤了与要分割目标无关的信息，加快了训练速度，同时提高了FCN对图像分割的精度。
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公开(公告)号：CN107562074B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201710607470.8
申请日：2017-07-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供一种面向MAUVS围捕的任务分配方法；针对MAUVS在围捕过程中目标AUV智能逃跑性能提高的问题，若仍然采用传统的围捕策略，即仅仅研究围捕过程中动作控制问题，会导致目标AUV逃逸的几率增大，本发明突破传统的围捕策略，提出了一种面向MAUVS围捕的任务分配方法，有效地提高了模型的精度，进而提高了围捕准确率。
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公开(公告)号：CN110837845A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201910947756.X
申请日：2019-10-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术领域，具体涉及支持向量机参数优化的一种基于改进网格搜索算法的SVM参数优化方法。本方法初始化分类器和粒子群算法的相关参数，选择对分类器性能影响较大的参数作为待优化参数，由粒子群算法获得全局最优参数或局部最优参数；求得的最优参数作为目标点，初始化网格搜索的空间范围参数和网格搜索过程中的搜索步长参数，以及其他变量；在选定的范围内进行网格搜索，采用k-cv交叉验证，重新获得该范围内的最优参数。本发明改进了传统的网格搜索算法，克服了在选取搜索区间时存在的盲目性以及经验性问题，改善了在数据量较大的情况下该方法存在的时间消耗大的问题，使时间消耗与分类性能达到一个相对平衡的状态。
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公开(公告)号：CN110689171A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910837861.8
申请日：2019-09-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于E-LSTM的汽轮机健康状态预测方法。收集来自传感器的汽轮机运行数据，并进行预处理；将预处理好的数据喂到LSTM网络中，进行多次迭代训练；将训练好的多个模型参数输入到遗传算法中作为初始种群，运行遗传算法，选择效果最优模型参数；使用更多的汽轮机运营数据对最优模型进行泛化性能验证；根据最优模型参数，对测试数据集进行预测，并评估模型误差。本发明能提高模型预测的准确度并避免过拟合，能实现多元线性回归预测，使得预测模型对真实数据具有更好的拟合效果，可以极大降低人力监测的误差、提高故障诊断效率，对故障的发生做到先知先觉。可以广泛应用于各个火力和核能发电厂甚至于舰船的汽轮机的状态管理。
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