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[发明专利]一种基于二阶反向传播优先级的游戏策略获得方法-CN201911351336.1有效
发明人：王红滨;原明旗;何鸣;张耘;王念滨;周连科;张毅 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： A63F13/67 文献下载
摘要：一种基于二阶反向传播优先级的游戏策略获得方法，它属于智能化决策获取技术领域。本发明解决了在游戏策略的指挥决策过程中存在的数据利用率低以及策略质量低的问题。本发明方法结合了DPSCRM方法和BPTM方法，通过样本序列的累计奖赏值构建第一级奖赏值，可以获得高质量的策略；基于TD‑error构建优先级可以反向衰减传播的第二级优先级，可以提升数据利用率。本发明可以应用于游戏策略的获取。
一种基于反向传播优先级游戏策略获得方法

[发明专利]基于南北向接口协议的卫星通信网络管理方法及装置-CN202211411979.2在审
发明人：李靖;张全;原明旗;傅裕;邓林刚 -专利权人：北京华龙通科技有限公司
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种卫星通信网络管理方法，提出了面向卫星通信网元的南向接口协议与面向管理中心的北向接口协议。本发明采用的南向接口协议可兼容卫星、信关站、高速固定站、卫通基站等卫星通信网元。本发明提供了一种从上层应用系统到底层设备控制的通道，对外可提供众多接口，从而实现获取、配置网元信息，涵盖了应用系统、网管主机、网元设备的全链路管理与控制。本发明的网管主机实现了北向接口协议及南向接口协议定义的内容，并以此为基础完成了故障管理、性能管理、配置管理、安全管理等功能。
基于南北向接口协议卫星通信网络管理方法装置

[发明专利]一种基于斜率弹性相似性度量方法-CN201711085758.X有效
发明人：王念滨;张海彬;宋奎勇;王红滨;周连科;白云鹏;原明旗;王勇军;陈田田;何茜茜 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2017-11-07 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供的是一种基于斜率弹性相似性度量方法。步骤一：输入时间序列x和y及过滤参数λ，进行l1趋势过滤，输出折线X和Y；步骤二：计算折线X和Y各分段加权斜率，折线X和Y用加权斜率表示为kx和ky；设定等距间隔参数d，等距插入加权斜率；步骤三：经过插值处理后，形成两个新不等长序列，使用动态时间弯曲距离DTW计算不等长序列的趋势距离。本发明把时间序列通过滤波特征表示为折线段，保留了趋势信息并实现了降维；线段权重斜率可实现趋势的度量比较；通过等距插值以适应DTW等间隔计算，实现了弹性度量。
一种基于斜率弹性相似性度量方法

[发明专利]一种空间众包任务分配方法-CN201810519625.7有效
发明人：王红滨;谢晓东;褚慈;原明旗;王勇军;周连科;王念滨;秦帅;何茜茜;刘红丽 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2018-05-28 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种空间众包任务分配方法，属于互联网技术领域，本发明分别设计了用于计算任务处理优先级的TPC方法、用于选择工人的WFC方法以及用于任务地点选择的MLS方法，基于这三个方法提出了一种空间众包任务分配方法，目标是在满足各种约束的条件下，保证任务分配总数以及平台收益，并最大化任务分配的总收益。
一种空间任务分配方法

[发明专利]基于知识图谱的情报关联分析方法-CN201810519637.X有效
发明人：王念滨;陈锡瑞;谢晓东;王红滨;周连科;陈田田;原明旗;赵昱杰;厉原通 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2018-05-28 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱的情报关联分析方法，属于RDF知识图谱条件下情报相关性检索领域。本发明包括：数据的预处理过程，对下载的情报数据TXT文档进行解析；构建三元组情报知识库；利用IDF和信息熵加权方法，计算每一个三元组和其关键词的权重，并存储到数据库中；通过三元组相似度计算公式来计算每个三元组的相似三元组，并根据相似度进行排序；对RDF三元组进行有效存储；采用Jena TDB提供的API实现基本的SPARQL查询操作，并根据基于三元组相似度的查询方法进行查询扩展；生成查询样例，对检索结果集中根据三元组和关键词的权重进行有效排序，返回top‑k结果。
基于知识图谱情报关联分析方法

[发明专利]一种基于DDGPES的机器人控制方法-CN201911351334.2在审
发明人：王红滨;原明旗;何鸣;张耘;周连科;王念滨;张毅 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：一种基于DDGPES的机器人控制方法，涉及一种机器人的控制方法，属于控制领域。本发明是为了解决现有的机器人控制方法中存在策略参数调整和均匀采样“无效”动作问题，以及Agent容易陷入局部最优的问题。本发明将机器人的控制决策系统记为智能体Agent；针对Agent，利用DQN网络进行决策，进而实现机器人进行控制。DQN网络应用中，结合DDES策略和GPES策略，GPES策略通过计算difference的值，根据Agent学习的过程动态的调整ε‑greedy策略中的ε参数，以1‑ε的概率执行argmaxa∈A Q(s,ai)动作，Agent以ε的概率进行探索。同时，采用DDES探索利用策略确定损失函数LD＝L‑Eπ′∈Π′[αD(π,π′)]。主要用于机器人的控制。
一种基于 ddgpes 机器人控制方法

[发明专利]基于线谱的水下目标舰船检测方法-CN201810765019.3在审
发明人：王红滨;秦帅;谢晓东;王勇军;原明旗;王念滨;周连科;赵昱杰;朱洪瑞;韦正现 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2018-07-12 - 公布日： 2019-01-25 - 主分类号： G01D21/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于线谱的水下目标舰船检测方法，属于水下舰船的检测领域。本发明包括：初始阶段：使用卷积神经网络作为目标检测的算法，将声音文件转换成LOFAR图；在LOFAR图中进行线谱的提取，提取过程时用到的方法是动态规划的算法和多步频移的算法；检测阶段：对提取到的线谱图进行打标签并且转换成LMDB的格式；将处理好的数据送入到级联卷积的网络中，使用其中的70％进行模型的训练，其余的30％作为测试。
线谱算法舰船水下目标检测卷积神经网络动态规划检测领域目标检测声音文件转换级联卷积送入标签测试网络

[发明专利]一种基于Relief和互信息的特征选择算法-CN201810519640.1在审
发明人：王红滨;褚慈;谢晓东;王勇军;原明旗;王念滨;周连科;秦帅;李浩然;白云鹏 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2018-05-28 - 公布日： 2018-11-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于Relief和互信息的特征选择算法，属于计算机算法领域。本发明的步骤如下：(1)将最优特征子集设置成空集，设置最优特征子集权重；(2)选择一个数据中的所有特征中不属于最优特征子集中的特征，将其放入候选最优特征子集中，并通过复合特征评价准则计算当前候选最优特征子集的权重；(3)对此时候选最优特征子集的权重进行评价并更替；(4)去除不符合要求的待选特征；(5)若还有待选特征，则从返回(2)继续计算。否则，算法结束。本发明提供的方法针对Relief特征选择算法只能处理二分类问题而不能处理冗余特征的问题进行改进，提出了基于改进的Relief权重的特征选择算法，使该特征选择算法计算高效的同时具有更高的计算准确率。
特征选择算法最优特征子集权重互信息计算机算法复合特征评价准则冗余特征二分类准确率放入空集去除算法更替改进返回

[发明专利]一种面向水下目标识别的卷积神经网络优化方法-CN201810519571.4在审
发明人：王红滨;褚慈;谢晓东;秦帅;原明旗;王念滨;周连科;王勇军;何茜茜;薛冬梅 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2018-05-28 - 公布日： 2018-11-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向水下目标识别的卷积神经网络优化方法，属于水下目标识别技术领域，本发明将原始声音数据通过短时傅里叶变换等操作转化为灰度声谱图像，之后将单层SAE判别式分类法和多层SAE重建式分类法分别添加到Alexnet模型当中，将灰度声谱图像进行打标签和训练，用灰度声谱图像的70％作为训练集，用其余的30％作为测试集，将训练集和测试集分别应用在改进前的Alexnet模型和改进后的Alexnet模型中进行准确率和训练时间对比实验，并对测试的结果进行分析。本发明对卷积神经网络中的目标分类层进行优化，解决了当前卷积神经网络在水下目标识别领域的分类准确率不高等问题，较改进之前更适用于水下目标识别领域，对水下目标领域取得了更好的分类效果。
水下目标卷积神经网络声谱图像灰度分类法测试集训练集短时傅里叶变换优化原始声音数据分类准确率改进分类效果目标分类时间对比判别式准确率单层多层标签测试重建应用转化分析

[发明专利]一种基于知识图谱的关系预测方法-CN201810589288.9在审
发明人：王念滨;秦帅;陈锡瑞;王红滨;周连科;白云鹏;王勇军;何茜茜;原明旗;陈田田 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2018-06-08 - 公布日： 2018-10-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明为一种基于知识图谱的关系预测方法，将知识图谱利用无向图来表示，提出了一种改进的结合了双向关系路径和嵌入式的混合关系预测算法，包括如下步骤：(1)将三元组数据集构建一个有效的知识图谱，并初始化参数；(2)对知识图谱中每个实体和关系利用TransE算法进行训练，将实体和关系嵌入到一个低维的向量空间中；(3)抽取出每个三元组的关系标签，构建每个关系的子图；(4)在每个关系子图上，通过迭代的方式发现每个实体之间的可达路径，并根据图结构划分子图，对每个可达路径的可靠性进行计算；(5)迭代每两个没有直接边连接的实体，通过构造的联合评价函数和损失函数来评估两个实体之间是否存在隐含关系；(6)补全知识图谱结构。
图谱三元组迭代构建初始化参数关系利用关系嵌入混合关系评价函数双向关系损失函数向量空间预测算法分子图嵌入式数据集图结构无向图预测低维算法隐含取出标签评估改进发现联合

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