公开(公告)号：CN112150459B

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202011109658.8

申请日：2020-10-16

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王宏健 ,  罗乃夫 ,  王钊 ,  张凯 ,  任镜霏 ,  韩宇辰

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供1、一种基于机器学习的多参数Tikhonov正则化方法，其特征是，包括如下步骤：S1、数据收集：确定研究对象并收集符合场景的图片；S2、图像预处理；S3、计算最优Tikhonov正则化参数；S4、图像恢复；S5、根据Tikhonov正则化参数和相对错误率，对结果进行分析。本发明针对满足同类周期边界条件的图像做出了针对性优化，通过预处理以及优化改进的机器学习算法，预先计算出了符合此类图像的最优Tikhonov正则化参数向量。当输入此类受损图像时，可以快速高效地对图像进行恢复，且较传统方案，提升了图像恢复质量。

公开(公告)号：CN112150459A

公开(公告)日：2020-12-29

申请号：CN202011109658.8

申请日：2020-10-16

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王宏健 ,  罗乃夫 ,  王钊 ,  张凯 ,  任镜霏 ,  韩宇辰

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供1、一种基于机器学习的多参数Tikhonov正则化方法，其特征是，包括如下步骤：S1、数据收集：确定研究对象并收集符合场景的图片；S2、图像预处理；S3、计算最优Tikhonov正则化参数；S4、图像恢复；S5、根据Tikhonov正则化参数和相对错误率，对结果进行分析。本发明针对满足同类周期边界条件的图像做出了针对性优化，通过预处理以及优化改进的机器学习算法，预先计算出了符合此类图像的最优Tikhonov正则化参数向量。当输入此类受损图像时，可以快速高效地对图像进行恢复，且较传统方案，提升了图像恢复质量。

公开(公告)号：CN118486208A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410700251.4

申请日：2024-05-31

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王宏健 ,  刘洪志 ,  汪佳伦 ,  陆振伟 ,  尤奥迪 ,  任镜霏

IPC: G09B9/06

Abstract: 本发明一种用于QDT综合驾控操作训练的副教练员控制系统，涉及气垫艇操作训练领域，为解决现有的操作训练控制系统训练体系单一、未考虑因素指标权重以及层次分类，难以直观、全面的观察和评估操作员操作水平的问题。系统设有副教练员训练评价模块，用于采用层层加权的评分机制针对操作员训练情况进行阶段性打分评价，即首先副教练员根据专家经验给出的训练动作得分，然后对题目内不同训练动作权重、科目内不同训练题目的权重、类别内不同训练科目的权重、训练阶段内不同类别的权重分别设置不同的权重值，计算操作员的综合成绩；还包括电子海图模块、训练状态模块、视频监控模块和辅助动态监控模块等功能模块，直观、全面的反映操作员操作情况。