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[发明专利]一种工业系统中缺失的时序数据的填充方法-CN202110818499.7有效
发明人： 戴运桃;梁源;彭立章;王淑娟;曾占魁;沈继红;谭思超;赵富龙;关昊夫 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-07-20 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种工业系统中缺失的时序数据的填充方法，包括步骤一：数据预处理；步骤二：针对缺失的多元时序数据，以边界平衡生成对抗网络BEGAN模型为基础，构建生成对抗网络模型BiGRU‑BEGAN；步骤三：训练BiGRU‑BEGAN网络模型；步骤四：用训练好的BiGRU‑BEGAN模型生成完整的人工数据并填充原始缺失数据。本发明通过生成对抗网络与双向循环神经网络结合的模型，最大化利用真实存在的数据信息，生成符合原始缺失数据特征分布规律的完整人工数据，再将缺失数据填充完整。利用填充好的完整数据进行后续的故障分类任务，增加缺失数据的分类准确率。
一种工业系统缺失时序数据填充方法

[发明专利]一种基于生成对抗网络的模拟气泡流方法-CN202310236628.0在审
发明人：沈继红;谭思超;王淼;罗洪亮;王淑娟;乔守旭;戴运桃;刘佳奇 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F30/28 文献下载
摘要：本发明提供一种基于生成对抗网络的模拟气泡流方法，步骤一：对多气泡图像预处理，步骤二：提取多气泡图像中气泡的轮廓信息，步骤三：制作单个气泡图像训练数据集，步骤四：训练生成对抗网络，得到包含丰富形状的气泡的数据库；步骤五：基于随机游走算法设计气泡的流动路线，得到模拟多气泡图像；步骤六：生成气泡流；本发明提出了一种模拟气液两相流的技术；一方面，可以扩充算法的训练数据集，减少通过实验过程获取训练数据的时间消耗，高效地解决训练数据不足的问题；另一方面，模拟气泡流具有较丰富的多样性，利用其训练算法，可以提高算法的性能和通用性，增强算法的跟踪能力，从而在实际跟踪过程中得到具有可靠性的气泡轨迹信息。
一种基于生成对抗网络模拟气泡方法

[发明专利]一种液体中气泡的轨迹跟踪与检验方法-CN202310236688.2在审
发明人：王淑娟;沈继红;王淼;罗洪亮;乔守旭;戴运桃;刘佳奇 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06T7/277 文献下载
摘要：本发明提供一种液体中气泡的轨迹跟踪与检验方法，步骤一：获取气泡流数据；步骤二：训练YOLOv5检测算法模型；步骤三：训练DeepSort跟踪算法模型；步骤四：获得跟踪轨迹；基于YOLOv5算法训练所得检测模型，结合DeepSort算法训练所得跟踪模型，对气泡流数据进行跟踪，得到跟踪轨迹；步骤五：利用相似度指标，提升算法性能；本发明对液体中的运动气泡，运用基于目标检测算法的多目标跟踪算法，考虑目标外观及运动信息，实现对形状可能发生改变的气泡进行持续跟踪。此外，以轨迹相似度作为检验指标，优化多目标跟踪算法，得到一个跟踪性能更好的算法模型，为后续研究提供具有可靠性的轨迹数据。
一种液体气泡轨迹跟踪检验方法

[发明专利]一种针对时序数据预测的特征优化方法-CN202211542378.5在审
发明人： 戴运桃;王宇晴;关昊夫;张康慧;王淑娟;彭立章;沈继红;廉春波;谭思超;王博 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2022-12-03 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对时序数据预测的特征优化方法，步骤1、获取待预测时序数据集；步骤2、使用相关性分析方法对时序数据集特征参数进行相关性计算，计算数据集各特征参数之间的相关系数；步骤3、根据步骤2得到其他特征参数与预测目标特征参数的相关系数，根据不同相关系数阈值选择得到若干特征参数子集；步骤4、将特征参数子集分别输入预先训练好的长短期记忆网络模型，输出预测目标特征参数as的预测值，根据各个特征参数子集对应预测值与真实值的误差得到预测目标特征参数as对应的最优特征子集，长短期记忆网络模型由训练时序数据集对应特征参数子集训练得到的；本发明对高维数据输入进行优化，剔除对预测无效的特征，建立最优特征子集。
一种针对时序数据预测特征优化方法

[发明专利]一种针对工业过程时序数据的预测方法-CN202210295183.9在审
发明人：沈继红;关昊夫;彭立章;谭思超;曾占魁;王宇晴;张康慧;戴运桃;王淑娟;廉春波;赵富龙 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对工业过程时序数据的预测方法，属于工业过程时序数据预测领域。本发明包括：准备训练数据集；构建深度长短期记忆网络(Deep‑LSTM)模型,增加LSTM单元个数和网络层数；训练Deep‑LSTM网络模型；将测试数据集输入到训练完成后的Deep‑LSTM，通过网络可预测出λ个未知数据，并计算预测值与真实值的误差，验证网络的预测效果及精度。本发明针对时序数据预测中故障数据样本不足和预测精度的问题，利用改进的GRU‑BEGAN生成对抗网络模型生成人工样本来扩充原始数据集，并利用Deep‑LSTM模型预测工业过程时序数据。
一种针对工业过程时序数据预测方法

[发明专利]一种工业故障诊断非平衡时序数据扩充方法-CN202011352099.3有效
发明人：沈继红;谭思超;雋兆波;戴运桃;王淑娟;梁源 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种工业故障诊断非平衡时序数据扩充方法，步骤一：准备训练数据集；步骤二：构建GRU‑BEGAN的网络结构；步骤三：训练构建的GRU‑BEGAN网络模型；步骤四：根据训练好的GRU‑BEGAN生成对抗网络模型去生成小样本类型的人工数据，训练完成后的模型输入简单随机变量z|t，生成符合时间t的时序数据，将生成的数据集扩充至原始数据的小样本类型中，根据扩充后的数据集建立1D/2D‑CNN故障诊断模型。本发明在模型结构和损失函数上的改进使得模型收敛更快、数据质量更高，利用端到端的GRU‑BEGAN模型去训练故障数据中小样本时序数据集，得到生成的人工数据去增强原始数据集，提高故障诊断模型精确度。
一种工业故障诊断平衡时序数据扩充方法

[发明专利]基于多目标进化算法的船舶横向三自由度运动参数辨识方法-CN201810764362.6有效
发明人： 戴运桃;刘利强;姚新;程然 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2018-07-12 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明属于船舶运动参数辨识和进化计算两大领域，具体涉及一种基于多目标进化算法的船舶横向三自由度运动参数辨识方法。包括以下步骤：根据船舶横向三自由度运动微分方程，建立状态方程和观测方程模型；根据水池实验数据，建立海浪的扰动力和扰动力矩模型；以曼哈顿距离作为评判标准，评价观测值和模型输出值之间的误差，建立船舶横向运动多目标输出模型；利用进化算法对船舶横向运动多目标优化函数进行优化，并给出最优pareto前沿面；从前沿面中选取一个点对应的参数作为输出最优参数。不需要考虑各自由度运动之间的权重因子。可以得到一系列非占优的解，可以根据客户偏好从这些解里边选出最适合的一组横向水动力参数，实验数据少，效率高，误差小。
基于多目标进化算法船舶横向自由度运动参数辨识方法

[发明专利]一种基于光学图像的气液两相流智能识别方法-CN202110546145.1有效
发明人：沈继红;郭春雨;谭思超;关昊夫;张康慧;王宇晴;王淑娟;戴运桃;乔守旭;韩阳 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-05-19 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于光学图像的气液两相流智能识别方法，准备训练数据集和测试数据集；构建全卷积网络模型FCN；根据训练好的FCN全卷积网络模型识别气液两相流中的气泡：对于训练完成后的FCN全卷积网络模型，为模型输入一张气液两相流待识别的图片，通过网络可近乎精确识别图片中的气泡，计算并得到气泡识别的精确度。将基于深度监督学习和数据提取的FCN方法引入到气液两相流识别中，它可以通过多层卷积操作从像素级别自动提取信息，以提取抽象的语义概念，使用上采样层和多尺度融合技术来进一步优化结果，使高级子网多次融合了低级子网的特征，保持极高的分辨率，从而提高气泡识别的精度。
一种基于光学图像两相智能识别方法

[发明专利]一种基于特征匹配算法的气泡轨迹跟踪方法-CN202111102543.0在审
发明人：王淑娟;路士超;乔守旭;王淼;刘佳奇;戴运桃;沈继红;谭思超;郭春雨;韩阳 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-09-20 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于特征匹配算法的气泡轨迹跟踪方法。本发明基于ORB特征匹配算法，针对气液两相流图像序列数据，提出了一种去离子水中形状发生变化的气泡轨迹跟踪方法。在模型结构上，首先进行图像预处理，包括：图像切割、信号亮度增强、图像去噪；其次，进行图像二值化，识别并输出只含有气泡轮廓的图像。再者，对相邻两帧图像中的同一气泡进行匹配。运用ORB算法对气泡轮廓特征进行提取和匹配，并根据特征匹配的结果找到气泡在下一帧图像中的位置(以气泡的几何中心坐标记录气泡的位置信息)。最后，将每一帧图像与其相邻两帧图像的匹配得到的结果进行综合，得到识别出气泡轨迹。
一种基于特征匹配算法气泡轨迹跟踪方法

[发明专利]船舶纵向运动多目标策略下最优参数决策方法-CN201810765015.5有效
发明人： 戴运桃;刘利强;程然;姚新 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2018-07-12 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G05B13/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种船舶纵向运动多目标策略下最优参数决策方法，如果客户希望纵摇参数辨识精度高，则输出纵摇拟合误差目标函数最小值对应个体为参数最优解；如果客户希望升沉参数辨识精度高，则输出升沉拟合误差目标函数最小值对应个体作为参数最优解；如果客户希望纵摇和升沉同时需要高精度输出，则将该将目标函数矩阵看作二维平面上的点，并按照某一维数据从小到大进行排列，另一维上数据跟随变动位置。任意选取一个点，对该点左侧所有点做最小二乘直线拟合，求拟合误差；对该点右侧每一个点也进行最小二乘直线拟合，求拟合误差，则该点总误差记为以上两个拟合误差的和，取总误差最小点对应个体作为最优解，实现根据不同需求选择不同最优参数输出。
船舶纵向运动多目标策略最优参数决策方法

[发明专利]一种基于相对辐射校正的导航雷达图像反演海面风向方法-CN201410448618.4有效
发明人：卢志忠;王慧;黄玉;吕杰;邱海洋;戴运桃 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2014-09-04 - 公布日： 2017-09-08 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明的目的在于提供一种基于相对辐射校正的导航雷达图像反演海面风向方法，包含导航雷达图像序列采集、导航雷达图像预处理、导航雷达图像相对辐射较正和海面风向反演四个部分。本发明在应用风条纹反演风向中增添导航雷达图像相对辐射校正环节，有效消除了导航雷达回波强度径向衰减对风向反演造成的影响。导航雷达图像相对辐射校正采用一种自适应拉格朗日最小二乘分段拟合校正法，既保证校正后不会破坏海杂波图像特征，又提高了工程的适用性。
一种基于相对辐射校正导航雷达图像反演海面风向方法

[发明专利]一种海杂波图像下基于最小区间思想的海浪主波周期反演方法-CN201410317419.X有效
发明人：王淑娟;沈继红;霍俊男;戴运桃;卢志忠 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2014-07-04 - 公布日： 2017-01-04 - 主分类号： G01S7/02 文献下载
摘要：本发明属于海杂波图像下海浪参数分析技术领域，具体涉及一种海杂波图像下基于最小区间思想的海浪主波周期反演方法。本发明包括：基于雷达采集32幅空间域的连续海杂波图像，选取分析区域构成子图像序列；对子图像序列进行3维傅里叶变换得到三维图像谱；根据色散关系构造带通滤波器，滤除三维波数频率图像谱中的非海浪信号，并积分获得二维海浪图像谱；利用调制传递函数，计算二维海浪波数谱：计算二维频率方向谱和一维频率谱；计算包含海浪一维频率谱总体能量的80％的最小频率估计区间；计算主波频率；计算主波周期。发明克服了现有主波周期反演算法当海浪一维频率谱为非单峰、不平滑时对频率区间估计不准确的不足。
一种海杂波图像基于最小区间思想海浪周期反演方法

[发明专利]一种基于新型海浪色散关系带通滤波器进行X波段导航雷达反演海浪参数方法-CN201410195939.8有效
发明人：卢志忠;戴运桃;宋静怡;卫延波;沈继红;王淑娟 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2014-05-09 - 公布日： 2014-08-06 - 主分类号： G01S13/89 文献下载
摘要：本发明属于海浪遥感技术领域，具体涉及一种利用导航雷达获取的海杂波图像进行海浪参数反演的基于新型海浪色散关系带通滤波器进行X波段导航雷达反演海浪参数方法。本发明包括：雷达图像数据采集；雷达图像预处理；对笛卡尔坐标系下的图像序列应用傅里叶变换，得到雷达图像的三维波数频率图像谱；海浪谱信息提取；海浪信息反演。本发明的滤波器保留了船速对色散关系的影响，有效地解决了传统宽带通滤波器的带宽会随运动速度的增大而增大这一问题，使得可以在雷达平台随舰船运动情况下进行滤波；本发明的新型滤波器的带通边界推导中没有对任何量取近似值，减小了计算误差，不会对带通边界产生影响，带宽计算更加精确，提升了海浪反演精度。
一种基于新型海浪色散关系带通滤波器进行波段导航雷达反演参数方法

[发明专利]一种海浪有效波高反演模型建模方法-CN201410014022.3有效
发明人：刘利强;戴运桃;张凯;顾海超;杨裕杰;汪相国;赵明;孟凡秋;李玉成;蒋敏 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2014-01-13 - 公布日： 2014-06-04 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种海浪有效波高反演模型建模方法，其特征在于：步骤1：设置粒子群粒子位置初值和速度初值；步骤2：初始化粒子群各参数；步骤3：设置粒子群速度位置更新公式；步骤4：确定判断宽度；步骤5：基于判断宽度judgewidth和粒子的位置值X_i两个参数，建立适应值函数，适应值函数对样本数据进行分段，得到分段模型，并计算出与分段模型对应的整体样本数据的残差平方和作为粒子的适应值；步骤6：利用粒子群算法寻找拐角值最优解；步骤7：将步骤6.3得到的P_g值和judgewidth代入适应值函数，得到最优分段线性模型的各段斜率和截距。
一种海浪有效反演模型建模方法

[发明专利]一种基于稀疏A^*搜索的三维多UAV协同航迹规划方法-CN201310467041.7有效
发明人：刘利强;顾海超;杨裕杰;戴运桃;李宁;齐昭;汪相国;张凯;赵明;孟欣冉 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2013-10-09 - 公布日： 2014-02-05 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明属于路径规划技术领域，具体涉及一种基于稀疏A*搜索的多UAV协同航迹规划方法。本发明包括：对路径规划的环境进行建模；初始化多目标SAS计算参数：包括最小航迹段长度，最大拐弯角、最大爬升/下滑角，UAV最小安全距离，UAV最低飞行高度；初始化UAV的位置，每个UAV代表一条航迹；更新UAV的位置；扩展当前节点；判断是否与其它航迹段发生碰撞；更新航迹段的节点表；如果已经达到步骤（2）中设定的最小航迹代价，则执行步骤（8），否则，执行步骤（3）；确定协同规划最优路径，路径规划结束。本发明能够解决多目标优化问题，具有通用性。能够为决策者提供合理的最优解，更符合实际问题需要。
一种基于稀疏 sup 搜索三维 uav 协同航迹规划方法

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