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公开(公告)号：CN101901188A
公开(公告)日：2010-12-01
申请号：CN201010235307.1
申请日：2010-07-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供的是一种基于可达路径的软件测试方法。1、收集程序的基本信息，包括语句出现的变量的定义和使用信息；2、对每一个切片建立一个信息链表；3、应用图可达性算法后向遍历程序，按照控制和依赖关系标记它的直接前驱结点，将标记的当前节点n包含到S(v)中；4、判断是否到达程序的入口点，如果还没有到达程序的入口点则继续后向遍历程序，否则，停止遍历得到包含一组可能路径的集合即路径切片S；5、从路径切片S的第一个分支谓词开始分析变量的相关性。本发明分两步分析选择可达路径，第一步确定路径的子集，第二步在集合中分析路径。缩小了选择的范围，容易实现覆盖的充分性。
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公开(公告)号：CN101859328A
公开(公告)日：2010-10-13
申请号：CN201010203645.7
申请日：2010-06-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于人工免疫网络的遥感影像关联规则挖掘方法。用于从遥感影像中挖掘潜在的规律和模式。使用了人工免疫系统中的基于分区记忆模式的人工独特型网络，在结构上将免疫网络的记忆抗体划分为特异记忆抗体区和自由记忆抗体区。在遥感影像关联规则挖掘过程中将要挖掘的关联规则作为抗体，将用户感兴趣的属性值作为抗原，并基于上述分区，在初次免疫响应过程中实现网络的搭建和训练，在二次免疫响应过程中实现信息提取；最后根据领域知识对从遥感影像中挖掘出的关联规则进行优化。本发明充分利用了记忆抗体亚动力的自组织、自学习、自适应、全局优化作用等特性加快了关联规则的挖掘速度，同时具有较强的鲁棒性和有效的全局搜索能力。
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公开(公告)号：CN118245746A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410235331.7
申请日：2024-03-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的中长期海表温度预测方法，属于海表温度预测技术领域。为了解决现有中长期海表温度预测速度慢、误差大的问题，本发明使用OISST和ERA5再分析数据构建训练数据集，构建的预测模型包含经验正交分解EOF部分、Informer模型和订正网络，由EOF提取空间特征和时间序列，由Informer预测中长期时间序列，订正网络对得到的SST预报数据进行进一步的矫正，使用训练数据集对预测模型进行训练，得到中长期海表温度预测模型。经实验验证，本发明方法能够有效提高中长期海表温度预测的准确性，并大大缩短了预测时间。
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公开(公告)号：CN118230116A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410214801.1
申请日：2024-02-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明是一种基于机器学习应用FY‑4A/GIIRS数据反演大气温湿廓线的方法，属于卫星气象观测技术领域。本发明使用FY‑4A卫星的高光谱红外大气垂直探测仪GIIRS通道数据作为样本特征数据集，使用ERA5再分析数据集的大气温度与湿度数据与GIIRS数据集构建标签，构建训练数据集；基于深度可分离卷积、密集连接机制、注意力机制改进U‑NET模型，构建三维大气温度、湿度廓线模型；使用训练数据集优化模型，利用优化模型进行实时反演，将小区域结果拼接获得整个研究区域的三维大气温湿廓线。本发明实现了对所研究区域的三维大气温湿廓线的反演，更好地利用了通道数据和深度挖掘信息，提高了反演的大气温湿廓线的准确性。
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公开(公告)号：CN118153628A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410235758.7
申请日：2024-03-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N3/0455 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的短时定量降水数值预报订正方法，属于气象卫星领域；首先，收集GFS预报数据和GPM IMERG逐半小时降水数据，将二者进行时间分辨率与空间分辨率匹配，构建训练数据集；然后，利用对称的编码器‑解码器结构，采用残差CBAM模块和门控时空注意力模块，结合动量梯度下降优化器，并在多层次间使用损失函数从而获取最优解，构建起能够有效订正降水预报产品从而实现定量降水预报的深度学习模型。最后，针对待测时刻的GFS气象预报数据，将其处理为与训练数据相同形状和经纬度范围，经过插值和翻转处理后得到区域数据输入训练好的模型中，进行降水订正从而得到新的降水预报结果。本发明实现了将目标区域的定量降水情况可视化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110989563B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN201911373563.4
申请日：2019-12-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种基于迭代自适应观测器的无人舰艇故障估计方法，属于无人舰艇控制技术领域；包括通过坐标变换将同时含有舵机失效、传感器故障的无人水面艇模型分解为两个子系统，其中子系统1只含有舵机故障，子系统2只含有传感器故障；针对子系统1，设计自适应故障观测器估计舵机效率因子；针对子系统2，设计迭代自适应故障观测器估计传感器故障；建立子系统1与子系统2的误差方程，判断误差系统的稳定性。本发明可实现对无人艇系统故障情况的准确估计，并给出故障发生的时间、发展的过程以及故障的严重程度等信息，便于操作中心对于无人艇安全性的监控；本发明还可对无人艇的舵机失效情况与传感器故障同时进行估计，减低了容错设计的成本。
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公开(公告)号：CN110807293B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN201910958376.6
申请日：2019-10-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/28
Abstract: 本发明公开了一种基于度量标准的海流场几何可视化方法，用于进行二维稳态海流场的自适应流线绘制。首先为流线之间的局部相似性定义一种度量标准，然后使用此度量标准从稠密的候选种子点集合中增加流线。此种度量标准不仅考虑欧几里德距离，而且考虑到流线的形状和方向。如果没有明确的特征检测，本发明会自适应地突出几何感兴趣的区域。可以有效的显示出海流运动中的特征区域，有效的解决实际海流场在绘制过程中存在的模糊问题。
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公开(公告)号：CN115712807A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211496372.9
申请日：2022-11-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/16 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种利用卫星遥感数据反演海洋三维温盐场的方法，属于海洋观测领域；具体为首先，针对待处理的海洋区域，获取历史数据构建训练集；然后，构建基于U‑Net神经网络的深度学习网络模型；通过在不同卷积层建立跳跃连接，使不同卷积层中的所有信息都能在上采样过程中得到保留。接着，利用训练集对深度学习网络进行训练，得到智能反演模型。最后，输入待采集时刻的卫星遥感数据，利用智能反演模型得到对应的海洋三维温盐场；本发明由于加入了时间变量使得反演模型具备了学习时间规律特征的能力。在保证实际可行性前提下提高了反演精确度，卫星遥感数据的利用价值和利用效率，同时具备良好的通用性。
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公开(公告)号：CN108388899B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201810082525.2
申请日：2018-01-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于纹理特征与形状特征相融合的水声图像特征提取方法，主要步骤包括图像分割，边界提取，生成基元阵，计算灰度‑基元共生矩阵，获取五项个特征量等几个关键步骤。本发明着手于海底底质水声图像的图形学特征，利用海底底质水声图像的边界形状特征及其灰度相关性，应用并结合边界提取与灰度‑基元共生矩阵法，实现海底底质的水声图像特征提取。本发明不仅能够保证平移、旋转和缩放不变性，并且对噪声不敏感，既可以描述闭合区域，对于非闭合区域也能很好的完成特征提取，实现了基于海底底质水声图像图形学特征的间接识别及提取。
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公开(公告)号：CN109284671B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201810869587.8
申请日：2018-08-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明为一种基于ASMP阈值最优和低通滤波的海水温度场重构算法，在观测区域内进行随机采样，得到采样值后，将温度数据转化为一维列信号的形式，并对温度场进行重构，过程如下：首先进行ASMP算法的初始化并运行ASMP算法，确定细化阈值搜索步骤中的起始阈值，在细化阈值搜索步骤中，运行ASMP算法确定最优输入阈值，将得到的最优阈值作为ASMP算法的输入量，再次运行ASMP算法得到稀疏估计，对稀疏估计进行低通滤波处理，并将一维温度信号还原为二维分布的形式，即可得到温度场的二维分布。本发明改进了ASMP重构算法，通过搜索最优输入阈值，使温度场信号稀疏度的估计更精确；根据温度场信号的特性，对稀疏估计进行低通滤波处理，进一步提高了海洋温度场的重构精度。
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