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公开(公告)号：CN111444042B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202010214114.1
申请日：2020-03-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于区块链存储技术领域，具体涉及一种基于纠删码的区块链数据存储方法。本发明对于系统节点赋予全局独有节点编号，任意节点i基于纠删码思想对存储数据进行编码，获得第i块数据块以及全部校验码进行存储；失效节点在特定容错率条件下向全局其余节点请求数据，从而进行数据修复；新节点在加入区块链系统后，向全局请求数据，存储历史区块链。本发明能够降低区块链系统全局存储开销，同时实现在50％以下节点失效情况下恢复数据，保证数据可靠性。
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公开(公告)号：CN109827585B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910126765.2
申请日：2019-02-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明属于机器人路径规划领域，具体涉及一种快速填补栅格地图中凹形区域的方法，包括以下步骤：获取占据栅格地图，选定一个重力作用方向，通常选择为上下左右四个方向，以下步骤选定重力方向向下；遍历地图寻找拥有支撑力的一个栅格单元，也即其正下方有障碍物栅格单元，并且该栅格单元本身不是障碍物；在该栅格单元左右开始进行水平方向上的扩充，直到填满整个水平层，也即扩展到左右两侧皆为障碍物，在该过程中持续检查是否存在某一格子上方有障碍物、或者某一格子下方没有障碍物的情况，如果存在，则返回上一步。本发明不依赖于计算机图形学中的凸包问题，是一种快速、直观、方便应用的方法。
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公开(公告)号：CN109218391B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201810778796.1
申请日：2018-07-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的分布式存储系统审计与去中心化的方法，属于分布式存储系统领域。提出了双链结构，所有核心节点共享数据特征链，所有超节点内部共享数据审计链：搭建采用带搅动的DHT拓扑结构的可扩展、高效率的分布式存储系统；用户利用同组织其他用户的公钥和自身私钥使用环签名算法对存储信息进行签名，对自身身份信息进行隐藏；分布式存储系统节点接收签名信息并进行验证，判断信息是否属于某一特定组织。带搅动的拓扑结构使得系统更安全，可靠。双链结构提高了扩展性、吞吐量，降低了延迟，实现了分布式存储系统的去中心化任务处理和数据一致性审计。
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公开(公告)号：CN112731942A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011605076.9
申请日：2020-12-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于多AUV编队控制技术领域，具体涉及一种基于改进领航者虚拟结构法的多AUV编队控制方法。本发明不仅有效的实现了路径规划，同时也有效的避开了环境中的障碍物。本发明通过对原有的领航者法和虚拟结构法的改进解决了虚拟结构控制法编队避障灵活性较差以及传统领航者法集中式控制的不足的问题。本发明根据AUV编队收缩度进行高效的避障策略选择；利用队形收缩解决虚拟结构控制法编队面对狭窄空间等环境避障灵活性较差的问题；同时提出一种动态切换领航者策略，在动态切换领航者法上引入启发式评价函数，作为选取新领航者的评判依据。本发明在提高刚性结构编队稳定性与灵活性的同时能够进行高效避障。
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公开(公告)号：CN112327866A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011290513.2
申请日：2020-11-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种应对连续状态空间的RDBQ路径规划方法，包括：机器人从起始点出发，根据离线学习的DBQ算法进行全局路径规划，在取得全局规划的最优策略后，机器人按照既定路线行进；在行进的过程中实时检测环境中是否存在障碍物，若没有检测到障碍物，机器人继续按照既定的路线行进，若在检测的过程中检测到障碍物，将采用RDBQ算法进行动态障碍物局部路径规划方法躲避障碍物；避障完成之后机器人将返回到全局路径规划的路线中，判断是否到达目标点，当达到目标点，则结束；否则返回步骤2。本发明解决当状态空间较大时，以表格形式存储的值函数可能会造成算法收敛速度慢甚至不收敛的情况以及DBQ算法无法适用于连续状态空间的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109889440B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910126692.7
申请日：2019-02-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L12/703 , H04L12/741 , H04L12/753 , G06F16/27
Abstract: 本发明属于数据存储领域，具体涉及一种基于最大生成树的纠删码失效节点重构路径选择方法。本发明的目的是针对传统数据修复方式在多节点失效情况下性能下降严重的问题，提出一种基于最大生成树的纠删码失效节点重构路径选择方法，根据节点的计算能力，选举中心节点，并根据各节点间带宽，生成最大生成树，降低多节点修复时的网络带宽消耗和修复时间，提升修复效率。本发明所述的一种基于最大生成树的纠删码失效节点重构路径选择方法，克服传统纠删码数据修复方法串行修复问题，减少冗余数据传输，提高修复效率，降低修复时间。
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公开(公告)号：CN107566153B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201710599197.9
申请日：2017-07-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种自管理的微服务实现方法，创新地提出把微服务按层级划分部署的方法；创新地使用Kubernetes技术进行不同服务层级的封装分组的方法，按组提供调用接口；创新地使用监控算法Bloom‑Filter思想的方法，使得云平台微服务的部署发现监控和管理合理高效，容易维护，并且有很好的扩展性，解决了用户对云服务平台功能种类及数量的需求动态迭代时，致使微服务进程数量众多甚至是海量时，云服务平台对微服务部署发现监控，查询调用，维护管理效率低下臃肿等问题。最终实现云平台中微服务的部署、发现、监控及维护管理，不受制于用户对云平台功能服务数量及种类动态递增的需求。
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公开(公告)号：CN109871894A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910126440.4
申请日：2019-02-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于机器学习数据处理领域，具体涉及一种结合森林优化和粗糙集的数据离散化方法。本发明的目的在于克服传统连续属性离散化算法割裂属性之间关联的缺点，使用森林优化算法对基于粗糙集的离散化方法进行改进，提出一种搜索效率高、避免局部最优的结合森林优化和粗糙集的数据离散化方法，并将该方法应用在机器学习的数据预处理过程，本发明最大程度保留了数据集不同属性间的关联性，增强机器学习模型的记忆能力，克服传统离散化方法易陷入局部最优、割裂属性之间关联以及优化效率低等问题，是一种多维属性离散化方法，并应用其建立数据预处理模型，可在机器学习算法中使用，如C4.5分类器，可提高其分类、预测精度。
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公开(公告)号：CN109491835A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811250945.3
申请日：2018-10-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F11/14
Abstract: 本发明提出了一种基于动态分组码的数据容错方法，属于数据存储技术领域，具体涉及分布式存储系统中数据的容错问题，利用基于动态分组码的数据容错方法恢复丢失或失效的数据。首先按照分布式系统中磁盘的分组对将要存储的数据进行分块存储。当一个条带的数据存储完全时，对这个条带上的数据块应用DLRC编码，生成全局校验块和局部校验块并存储到校验块的磁盘中。当发现有数据块失效时，读取参与重构的节点数据，利用DLRC编码进行反向计算，重构出丢失的数据并重新存储到磁盘。本发明实现了存储开销、容错能力和重构开销的动态平衡，可以适用于不同存储系统的需求。在消耗同样的存储空间的情况下，DLRC编码容错能力高、重构开销低，具有良好的实用价值。
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