[发明专利]样本文件的聚类方法及装置、电子设备有效
| 申请号： | 202010251647.7 | 申请日： | 2020-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN111507382B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 张榜;霍文虎 | 申请（专利权）人： | 北京互金新融科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/231 | 分类号： | G06F18/231;G06F18/214;G06F18/2431 |
| 代理公司： | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人： | 董文倩 |
| 地址： | 100080 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种样本文件的聚类方法及装置、电子设备。其中，该方法包括：接收所有案件的样本文件集合，其中，样本文件集合中每个样本文件对应有样本基础信息；基于样本基础信息，利用预设决策树评估样本文件集合中每个样本文件之间的相关性系数；基于相关性系数，对样本文件集合中所有的样本文件进行聚类处理，得到聚类结果；基于聚类结果，确定样本文件集合中是否存在欺诈案件。本发明解决了相关技术中分析欺诈案件的时间成本高且效率低的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 文件 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京互金新融科技有限公司，未经北京互金新融科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010251647.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 一种新能源电动车健康检测方法及系统-202310991014.3
- 余升;徐为亮 - 江苏金致新能源车业有限公司
- 2023-08-08 - 2023-10-24 - G06F18/231
- 本申请公开了一种新能源电动车健康检测方法及系统，涉及大数据技术领域，包括：S101，采集存储驾驶员的生物特征并上传到云平台；S102，云平台存储分析健康数据；S103，查看健康数据及健康状态；步骤S102为以下方式实现：S201，根据生命特征数据确定车辆驾驶员的健康状况；S202，建立健康特征库，根据云平台的时间序列与健康特征库进行比对，识别当前驾驶员的健康状态；健康特征库基于时间序列建立层次树，层次树根据不同的差分点集聚类生成聚类叠加中心；根据聚类叠加中心得到信息评估率和相似率；能够有效帮助驾驶人员管理自身健康状况，有效辅助驾驶。
- 一种用于用户侧智能负荷控制系统的数据异常检测方法-202310896110.X
- 王硕;段圣光;周子杰;魏姗姗;朱国梁;王永彬;温飞;易曦宸;曹瑞隆;张成;王凯;王旭;任苏醒 - 山东科华电力技术有限公司;国网山东综合能源服务有限公司
- 2023-07-21 - 2023-10-20 - G06F18/231
- 本发明涉及数字数据处理技术领域，提出了一种用于用户侧智能负荷控制系统的数据异常检测方法，包括：获取用户负荷相关数据，根据用户不同用电行为的分析结果得到数据相似度，根据数据相似度和负荷曲线得到用电行为距离，根据负荷偏差量得到用电趋势偏差值，根据用电趋势偏差值和同簇相似度得到区间异常度，根据区间异常度获取异常用电区间，根据周期一致性和周期破坏指数得到异常行为指数，根据异常行为指数的异常得分得到决策阈值，根据决策阈值得到每个用户发生异常用电行为的具体时刻。本发明通过对用电行为习惯以及负荷曲线周期性的分析处理增大了后续局部离群因子LOF检测算法的输入数据的密度差异，提高负荷数据异常检测的效率及精度。
- 基于医疗废水监测的智能处理方法及系统-202311145737.8
- 袁芳玲;谭平涛;陈远;彭胡杨;张海容 - 武汉华康世纪医疗股份有限公司
- 2023-09-06 - 2023-10-13 - G06F18/231
- 本发明提供了基于医疗废水监测的智能处理方法及系统，涉及数据处理技术领域，其方法包括：遍历医疗业务类型进行污染物关联，生成多组关联污染物和多组污染物原料消耗系数，结合业务执行时区和业务执行规模进行执行单元总数累积，生成污染物预测含量，若其小于预测含量阈值的污染物类型删除，生成留存污染物类型配置污染物监测装置，通过污染物监测装置对污水取样结果进行处理，生成多个污染物监测含量进行集中值评估，生成污染物代表含量，将污染物代表含量添加进医疗废水监测结果，解决现有技术中通过污染排放废水进行取样检测确定污染物，其针对性较差导致污染物检出效率较低的技术问题，实现基于医疗废水进行合理化监测，提高污染物检出效率。
- 基于大数据的电机异常振动检测预警方法-202310993107.X
- 濮晓明;吴放明 - 无锡市明通动力工业有限公司
- 2023-08-09 - 2023-10-03 - G06F18/231
- 本发明涉及电机异常预警技术领域，具体涉及基于大数据的电机异常振动检测预警方法。方法包括：基于历史时间段内的电压和电流获得各数据点；基于数据点之间的相对距离确定对应的聚集程度；根据各子区域内各目标数据点与其邻域内目标数据点对应的聚集程度以及位置分布，确定各子区域内的代表点；基于非目标数据点与子区域的相对位置获得各特征区域；基于各特征区域中的代表点对数据点进行聚类获得训练数据，进而获得训练好的预测模型；基于当前时间段内的电压、电流和训练好的预测模型获得电压预测值和电流预测值，进而判断是否进行预警。本发明提高了电机异常预警的可信度。
- 一种聚类模型训练、用户聚类、信息推送方法及装置-202310653728.3
- 赵耀;卢星宇;马文琪;曾晓东;顾进杰;张冠男 - 支付宝（杭州）信息技术有限公司
- 2023-06-02 - 2023-09-08 - G06F18/231
- 本说明书实施例提供了一种聚类模型训练、用户聚类、信息推送方法及装置。聚类模型包含父类簇和子类簇等多层类簇。聚类模型的待学习变量包括末端子类簇中心。在聚类模型的一次迭代训练中，通过聚类模型，从多层类簇的类簇中心中确定与用户特征匹配的末端子类簇中心，得到用户样本归属的末端子类簇。基于匹配的末端子类簇中心与用户特征之间的相似度确定预测损失，基于预测损失更新待学习变量。当聚类模型经过训练后，从中导出类簇标识与类簇中心的对应关系。该聚类模型可以确定新用户样本归属的类簇标识。在信息推送场景中，利用上述对应关系可以从用户标识查询到对应的类簇中心，将该类簇中心作为用户样本的特征向量，用于信息推送。
- 一种基于量子漫步的多模态数据聚类方法及终端-202310686886.9
- 陈丽萍;郭躬德 - 福建师范大学
- 2023-06-12 - 2023-09-01 - G06F18/231
- 本发明公开了一种基于量子漫步的多模态数据聚类方法及终端，将多模态数据按有无时序特征进行区分，并通过核函数处理有时序特征的数据得到关联特征矩阵，对无时序特征的数据进行核化处理得到特征矩阵。利用聚合以及构造KNN图的方法捕捉全局关系，利用量子漫步的方法优化KNN图的方法捕捉局部关系，采用平滑聚类的方法算出相似性矩阵，最后通过谱聚类获取聚类结果。以此方式模拟表达时间序列的特征并且使用量子游走来模拟这种时空特性，从而能够准确地基于多模态数据之间的联系进行聚类，并使用量子漫步模拟数据的时空特性。
- 一种基于访问概率的城市居民活动空间访问模式分析方法-202310652476.2
- 程绍武;高越 - 哈尔滨工业大学
- 2023-06-02 - 2023-09-01 - G06F18/231
- 本发明涉及城市居民活动空间分析技术领域，更具体的说是一种基于访问概率的城市居民活动空间访问模式分析方法，包括以下步骤：步骤一：在交通小区尺度上，计算城市居民活动空间；步骤二：计算城市居民对其活动空间内交通小区的访问概率；步骤三：构造城市居民活动空间访问模式的特征向量；步骤四：利用所述特征向量，对城市居民活动空间的访问模式进行聚类，使用聚类结果评价指标确定最终聚类簇数；步骤五：利用访问强度对聚类结果进行分析。可以挖掘城市居民潜在的访问模式，同时利用访问强度评价同一类访问模式内的城市居民对其活动空间使用的共同特征，能够较全面的分析城市居民在其活动空间内的出行特征，形成较为完善的访问模式分析的方法。
- 分层方法以及分层装置-202210149360.2
- 福岛雅典;周玢;洪震;赵倩华 - 医疗研究开发有限公司
- 2022-02-18 - 2023-08-29 - G06F18/231
- 本发明提供分层方法以及分层装置。一种分层方法，将具有轻度认知障碍的多个分类对象的每一个，分类为将来会发展为阿尔茨海默病的风险相对应的多个组中的某一组。分层方法包括：获得步骤，针对具有轻度认知障碍的多个分类对象的每一个，获得对该分类对象进行临床心理测验的结果的分数、和该分类对象的右侧海马体积；分类步骤，针对多个分类对象的每一个，根据该分类对象的所述得分和该分类对象的右侧海马体积，将该分类对象分类为至少包括将来发展为阿尔茨海默病的风险相对高的第1组、和将来发展为阿尔茨海默病的风险相对低的第2组的多个组中的某一组；以及输出步骤，输出通过分类步骤的分类结果。
- 一种基于宽度学习系统的台风路径分类方法-202111565583.9
- 贺治国;朱业;马赫;卢美;季余;韩东睿 - 浙江大学;浙江省海洋监测预报中心
- 2021-12-20 - 2023-08-29 - G06F18/231
- 本发明公开了一种基于宽度学习系统的台风路径分类方法。本发明具体是：S1、将已有的台风路径数据利用改进的DBSCAN算法对台风路径进行聚类分析，建立台风路径的种类标签矩阵；S2、利用改进的层次聚类算法对台风路径进行特征表示，将所有台风路径统一维度；S3、构建基于宽度学习系统的台风路径分类模型，将S1建立的建立台风路径的种类标签矩阵和S2中台风路径特征矩阵作为输入样本，求出系统输入到输出的权重矩阵，从而实现台风路径的分类。本发明方法采用了宽度学习系统对台风路径进行分类，实现了台风路径的自动分类。
- 异常用户确定方法、确定装置、电子设备及存储介质-202310368488.2
- 何带容;暨光耀;张浩;孙德志 - 中国工商银行股份有限公司
- 2023-04-07 - 2023-08-25 - G06F18/231
- 本公开提供了一种异常用户确定方法、确定装置、电子设备及存储介质，可以应用于大数据技术领域。该方法包括：对M个目标用户的初始资产信息进行处理，得到与M个目标用户对应的标准资产信息，初始资产信息包括目标用户的资产报表，M≥2；根据标准资产信息，对N个异常类用户和M个目标用户进行聚类，得到第一聚类结果，N≥M≥2；根据标准资产信息，对N个非异常类用户和M个目标用户进行聚类，得到第二聚类结果；以及根据第一聚类结果和第二聚类结果，确定M个目标用户的异常结果，异常结果包括异常用户、非异常用户和可疑用户。
- 一种基于聚类距离和差分隐私保护的聚类方法-202310488925.4
- 刘川杰;叶欢;唐衡;熊刚;杜爽;邓思琪;赵鑫 - 成都九洲电子信息系统股份有限公司;电子科技大学
- 2023-05-04 - 2023-08-22 - G06F18/231
- 本发明公开了一种基于聚类距离和差分隐私保护的聚类方法，包括以下步骤：S1.对于待聚类的数据集，采用BIRCH算法进行聚类；S2.对于聚类得到的任意一个最小聚类，判断该最小聚类中包含的数据量是否超过预设的阈值：若是，对该最小聚类对应的叶节点进行重新划分；若否，该最小聚类的处理结束；S3.对于每一个最小聚类，重复执行步骤S2，直到所有的最小聚类处理结束。本发明采用加入拉普拉斯噪声后的聚类距离来获取Leaf节点的最小聚类的重新划分，并生成两个新的叶节点添加到Leaf节点所在的层次结构中，保护了聚类的隐私性，减少了要加入的噪声量，提高了聚类结果的可用性和可靠性。
- 一种基于层次聚类的SA雷达故障告警码的提取方法-202310428990.8
- 李巍;周薇;邵楠;沈超;王一萌;赵忠凯 - 中国气象局气象探测中心
- 2023-04-20 - 2023-08-11 - G06F18/231
- 本发明属于SA雷达故障领域，涉及一种基于层次聚类的SA雷达故障告警码的提取方法，包括以下步骤:S1计算告警码间相似度距离；S2计算告警码簇间距离；S3告警码层次聚类过程；S4提取关键告警码。本发明解决了SA雷达故障如何区分关键告警码和无效告警码，将关键告警码和无效告警码作为两类告警码，通过区分两类告警码在故障是否发生时的差异，实现关键告警码的提取，通过层次聚类方法可将告警码通过树的形式进行聚类，最终形成两簇告警码的集合，从而实现关键告警码和无效告警码的区分。
- 一种基于层次密度聚类和参照系的报关单分析方法和系统-202210108682.2
- 王良;林铠欣;张荣杰;刘键涛;魏秋新 - 福建电子口岸股份有限公司
- 2022-01-28 - 2023-08-08 - G06F18/231
- 本发明提出了一种基于层次密度聚类和参照系的报关单分析方法，利用智能化非监督聚类算法，将历史黑名单数据集进行聚类分析，获取聚类后的各聚类中心点坐标序列；获取参照系数据集，计算参照系数据集中每个样本到各聚类中心点坐标的最小欧式距离，并根据排序算法构建参照模型；实时接收报关单样本，计算到各聚类中心点坐标的最小欧式距离，得到报关单样本的最小欧式距离序列；将最小欧式距离序列输入到参照模型中，得到排序分值；根据排序分值和报关单样本对应的贡献度以及业务命中阈值，确定报关单样本中需分析的报关单比例；本发明提出的方法，能够准确地分析出成批量的报关单中需要分析查验的报关单数量，且快速有效，降低布控率，提升查获率。
- 基于层次聚类的网络约束地理流集聚模式挖掘方法-202310489025.1
- 刘慧敏;方书婉;杨学习;邓敏;罗斌;张伊凯 - 中南大学
- 2023-05-04 - 2023-07-25 - G06F18/231
- 本公开实施例中提供了一种基于层次聚类的网络约束地理流集聚模式挖掘方法，属于数据处理技术领域，具体包括：步骤1，将地理流数据的起讫点与路网数据相匹配，然后度量起讫点以及地理流的网络距离，并据此构建网络距离矩阵；步骤2，在网络距离度量下计算每个地理流的相似度，根据流相似性对地理流进行聚类，比较流相似度和设置的聚类相似性阈值判断不同地理流是否属于同一个流簇，并生成地理流聚类结果。通过本公开的方案，提高了地理流集聚模式的识别效率和精准度。
- 光伏场景的分层聚类方法、分层聚类装置-202310241382.6
- 庄宇峰;栾开宁;孙宇;杨世海;洪玉娟;段梅梅;梅道珺;黄艺璇 - 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司;国网江苏省电力有限公司营销服务中心;国网江苏省电力有限公司
- 2023-03-14 - 2023-07-25 - G06F18/231
- 本发明提供一种光伏场景的分层聚类方法、分层聚类装置，本发明以DKASC分布式光伏公开数据集作为试验样本，利用动态时间规整算法对参与距离计算的样本进行时序缩放和形态比对，度量光伏样本出力曲线之间的最大可能相似度，寻找指定聚类连通策略下最佳的场景聚类簇数量，从而结合凝聚分层聚类方法将光伏场景缩减至设定簇数。本发明可以用于电力系统中长期规划设计和运行调度中的光伏场景缩减，使得缩减后的典型场景能最大限度覆盖若干相似场景的时序形态特征，降低光伏资源规划调度的计算规模和成本。
- 基于聚类成员选择的三层加权聚类集成算法-202310394403.8
- 许贺洋;李娜;徐森;花小朋;皋军;刘博通;郭乃瑄;刘轩琦;高婷;孙雯;徐畅;陈博炜 - 盐城工学院;盐城工学院技术转移中心有限公司
- 2023-04-13 - 2023-07-18 - G06F18/231
- 本发明提供了一种基于聚类成员选择的三层加权聚类集成算法，包括：步骤1、获取数据集，基于K‑means算法进行聚类成员的生成，得到聚类集体；步骤2、基于预设选择规则，对聚类集体中的聚类成员进行选择，生成新的聚类成员集合High；步骤3、对新的聚类成员集合High进行点层、簇层和划分层的三层加权聚类集成，生成聚类结果Π；步骤4、基于预设内部指标和预设外部指标对聚类结果Π进行聚类结果有效性分析，得到分析结果；本发明根据某一评价指标来衡量基聚类的质量，进而去除质量较差的基聚类，然后再进行点、簇及划分的三层加权，进一步提升聚类的准确性。
- 一种基于航迹数据的耙吸挖泥船施工轨迹识别方法-202111371544.5
- 戴文伯;徐婷;张晴波;周雨淼;杨波;季明;鲁嘉俊 - 中交疏浚技术装备国家工程研究中心有限公司
- 2021-11-18 - 2023-07-07 - G06F18/231
- 本发明涉及挖泥船监控管理领域，尤其涉及一种基于航迹数据的耙吸挖泥船施工轨迹识别方法。其特征在于，包括如下步骤：S1.从航迹数据库中提取耙吸船的航迹数据；S2.对航迹数据进行预处理；S3.基于经纬度信息进行第一层次聚类，辨识出施工区；S4.对处于施工区的轨迹进行基于速度特征的第二层次聚类，辨识出“装舱”、“在抛泥区与装舱区之间往返”、“抛泥”这三种行为轨迹；S5.对所述“在抛泥区与装舱区之间往返”行为轨迹进行基于航向特征的第三层次聚类，辨识出“往抛泥区”、“返装舱区”轨迹；S6.对所有具有施工行为的簇进行重新打标签，分别为：装舱轨迹、往抛泥区轨迹、返装舱区轨迹、抛泥轨迹。本发明提升了耙吸挖泥船施工轨迹识别的精准度。
- 聚类方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-202310351295.6
- 王洪波;余涛;杨贵锋 - 平安银行股份有限公司
- 2023-03-29 - 2023-07-04 - G06F18/231
- 本申请实施例提供一种聚类方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其聚类过程主要包括：先构建一聚类特征树确定所述聚类特征树的阈值参数，在所述聚类特征树中从所述根节点向下查找和新样本点距离最近的目标叶节点，再计算所述新样本点属于所述目标叶节点内各CF节点的高斯概率，并将其中高斯概率最大值对应的目标CF节点，最后将所述新样本点加入所述目标CF节点。这样，可以通过计算概率来查找新样本点距离最近的CF节点，更容易适应凹或凸分布而不仅限于超球体，优化后的聚类模型可以对空间分布比较复杂的对象集进行有效类别划分，避免了业务数据空间属性造成的聚类适应问题，从而获得一个具有较低偏差及更为经济的匹配模型。
- 基于注意力的用电负载特征信物模型的构建方法及装置-202111522277.7
- 徐晨孜;熊勇;朱磊基;姚炜;赵建龙 - 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
- 2021-12-13 - 2023-06-16 - G06F18/231
- 本发明提供一种基于注意力的用电负载特征信物模型的构建方法及装置，S1，根据第一设定时间间隔采集各用户的用电数据；S2，基于注意力对每个用户的用电数据进行处理得到每个用户的用电负载特征模型；S3，对所有用户的用电负载特征模型进行聚类处理得到全局用电负载特征信物模块。本发明基于注意力机制双层的特征提取架构以较小的时间代价获得了较好的性能提升，既降低了运算量，又能避免在特征区域的特征丢失，从而保证构建的用电负载特征信物模型的准确性和后续分析应用的价值。
- 一种用于电子地图中的点聚合方法-202310218137.3
- 邵永培;何章伟;张伦;王文刚;孟德艳;刘胜文;张超 - 合肥亿图网络科技有限公司
- 2023-03-08 - 2023-06-09 - G06F18/231
- 本发明公开了一种用于电子地图中的点聚合方法，包括以下步骤:S1、设置参数配置，对不同缩放层级设置不同的簇数量。S2、通过二分法构建在兴趣点2维场景下的K‑D树，建立兴趣点(X，Y)和K‑D树节点的一一对应关系。S3、通过k‑means划分所有层级下对应的K‑D树下的兴趣点数，得到聚合结果。S4、将聚合结果存入数据库中，通过对应的缩放层级来查询聚合结果。通过结构化兴趣点分布和通过兴趣点的坐标划分兴趣点的分布范围来实现地理信息系统中的点聚合功能。通过距离关系来构建树的方式可以更有效的对兴趣点划分，确定划分后簇的中心位置，使得聚合中心更准确。
- 一种配电网线路故障预测方法和装置-202210904369.X
- 周全;杨小勇;刘金朋;刘福炎;宋晓华;劳咏昶;应琪;俞敏;刘彤;陈超 - 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院;华北电力大学
- 2022-07-29 - 2023-05-12 - G06F18/231
- 本发明涉及一种配电网线路故障预测方法和装置，属于数据预处理与识别技术领域，解决现有方法未考虑气象要素且计算量过大等问题。该方法包括：获取配电网线路故障的相关数据；对相关数据中的历史数据进行预处理，以将历史数据预处理为数据多域集；计算预处理后的历史数据中的外部气象数据与故障发生频次之间的关联颗粒度以确定故障发生频次的主要影响因素；构建基于外部气象数据的多层次目标聚类分析模型，对相同类型气象条件、相同故障类型的故障进行分类以生成训练数据集；构建神经网络模型并利用训练数据集进行训练以获取预测模型；以及将实时数据输入预测模型以预测配电网线路故障。提升故障预测精度并向电网运行维护提供支撑与依据。
- 样本文件的聚类方法及装置、电子设备-202010251647.7
- 张榜;霍文虎 - 北京互金新融科技有限公司
- 2020-04-01 - 2023-05-05 - G06F18/231
- 本发明公开了一种样本文件的聚类方法及装置、电子设备。其中，该方法包括：接收所有案件的样本文件集合，其中，样本文件集合中每个样本文件对应有样本基础信息；基于样本基础信息，利用预设决策树评估样本文件集合中每个样本文件之间的相关性系数；基于相关性系数，对样本文件集合中所有的样本文件进行聚类处理，得到聚类结果；基于聚类结果，确定样本文件集合中是否存在欺诈案件。本发明解决了相关技术中分析欺诈案件的时间成本高且效率低的技术问题。
- 一种基于模糊偏好关系与自适应层次聚类的故障特征参数选择方法-202010833932.X
- 郝慧娟;程广河;唐勇伟;郝凤琦;李娟 - 山东省计算中心（国家超级计算济南中心）
- 2020-08-18 - 2023-04-25 - G06F18/231
- 本发明公开了一种基于模糊偏好关系与自适应层次聚类的故障特征参数选择方法。本发明基于logsig函数提出基于模糊关系的自适应层次聚类，并应用于设备的故障诊断；基于模糊关系计算选择敏感特征，无需先验知识，提高了方法的智能性；优选特征的使用，简化了特征集合，避免了维数灾难，减少了计算负担，提高了故障诊断效率；结合特征优选的自适应层次聚类具有较高的诊断精度。
- 计算机网络中的动态入侵检测与防御-202210460559.7
- A·米什拉;G·格普塔;R·戈皮纳特;N·拉加拉特纳姆 - 慧与发展有限责任合伙企业
- 2022-04-24 - 2023-04-07 - G06F18/231
- 提供了计算机网络中的动态入侵检测与防御。本公开描述了计算机网络中的动态入侵检测和防御。方法包括基于与关联于网络站点的操作特征和网络威胁相关的多个参数来生成网络站点的集群。在通过聚类被开发的集群上训练数据模型。执行数据模型以预测针对每个集群的每个网络威胁的威胁频率。确定每个网络威胁的预测的威胁频率与对应的基线频率之间的差。基于每个网络威胁的预测的威胁频率与对应的基线频率之间的差，通过集成适于防止每个网络威胁的规则，针对每个群集配置动态规则集。
- 一种基于聚类与标签传播的软件系统模块划分方法-202111069531.2
- 王俊峰;杨凯元;方智阳;宋紫华;李凡 - 四川大学
- 2021-09-13 - 2023-04-07 - G06F18/231
- 本发明公开了一种基于聚类与标签传播的软件系统模块划分方法，使用一个基于特征密度的离群值检测算法过滤离群值，并且使用标签传播将这些离群值分配到一个合适的集群，从而克服传统语义聚类过程中语义离群值存在的问题。与现有的基于语义或者结构信息的软件聚类技术不同，本发明将部分软件实体单独处理，首先过滤掉这些对于聚类过程有干扰的离群值然后用余下高质量的语义特征构造一个划分骨架，然后用结构信息去处理这些离群实体。本发明可以有效地增强一个软件模块划分质量，从而优化了软件维护操作并且可以对一个复杂软件系统有一个更细致的理解。
- 时态数据集上的实体识别方法-201811200645.4
- 王宏志;丁小欧;李建中;高宏 - 哈尔滨工业大学
- 2018-10-16 - 2023-04-07 - G06F18/231
- 本发明涉及计算机技术领域，提供一种时态数据集上的实体识别方法。该方法主要包括以下步骤：S1：基于规则对数据进行预处理；S2：框架聚类；S3：类融合。本发明首次针对无时间戳的时态数据集合上实体识别问题上提出了解决方法，定义了时态数据集上属性的不确定性，并相应地对记录之间的相似度计算采用了动态权重的计算方法，这种动态权重计算方法的效果是明显优于固定权重的。本发明有效地结合了否定匹配依赖规则和时序约束规则，减少了算法运行的时间并保证了算法输出的结果，对于实体识别中的聚类分析阶段，提出了新颖的时态聚类算法。
- 一种发电设备状态评价参数权重挖掘方法、系统及电子设备-202211481305.X
- 赵俊;张宜勇;孙永华;刘涛;王凯 - 山东鲁软数字科技有限公司
- 2022-11-24 - 2023-04-04 - G06F18/231
- 本发明提供一种发电设备状态评价参数权重挖掘方法，系统及电子设备，获取发电厂中设备的工况数据；对数据进行异常值处理，并对异常值进行填充；计算测点间的相关关系特征；基于测点间的相关性进行测点分组；对每个测点进行互信息特征计算信息量的估算，得每个测点的互信息值；筛选代表测点，以每个测点组的互信息值最大的测点确定为代表；使用随机扰动方法确定代表测点的权重作为组权重；测点分权，按照每组测点的互信息值比率划分组权重。本发明实现特征参数的自动准确分组，利用参数数据之间的紧密程度，可以将关联程度高的参数划分到同一组内，关联程度低的参数不会划分到一起，为后续的权重划分起到重要支撑作用。
- 一种基于自适应聚类分层的个性化联邦学习方法及系统-202211129262.9
- 谢在鹏;刘尧;蒋俊辰 - 河海大学
- 2022-09-16 - 2023-03-24 - G06F18/231
- 本发明提供了一种基于自适应聚类分层的个性化联邦学习方法及系统，包括：参数服务器所有客户端的梯度进行加权平均处理，采用计算得到的平均梯度调整全局模型参数；根据最近一轮所有客户端上传的梯度计算客户端之间的相似度，根据计算结果对所有客户端进行聚类分组，生成组内分层的个性化权重向量；参数服务器将最新全局模型参数发送至所有组服务器，由组服务器迭代执行组内个性化联邦学习训练，将得到的最新组内模型参数上传至参数服务器；参数服务器将接收到的所有客户组发送的最新组内模型参数加权平均聚合后得到新的全局模型。本发明达到了在不损害全局泛化能力的前提下大幅提高客户局部模型的个性化性能的技术效果。
- 一种考虑变更传播影响的产品模块分类方法-201910680788.8
- 乔虎;徐昭晖;曹岩;安嘉祥;何江;何俊;师治全 - 西安工业大学
- 2019-07-26 - 2023-03-24 - G06F18/231
- 本发明涉及工程变更中产品设计技术领域，尤其是一种考虑变更传播影响的产品模块分类方法。本发明提供的技术方案是：一种考虑变更传播影响的产品模块分类方法，首先根据实际要求，对产品进行模块划分，将复杂的零部件划分为若干个基本模块；考虑模块间变更传播依赖关系，建立含权重数字型设计结构矩阵；在此基础上，利用模糊聚类分析方法对变更模块进行聚类，对聚类结果分层级；分析各层级模块间的变更传播特点。本发明将变更传播进行分类研究，达到了降低模块变更复杂性，提高模块变更速度的效果。
- 基于层次聚类的熔解曲线Tm值确定方法、装置以及电子设备-202110497502.X
- 杨智;李冬;贺贤汉 - 杭州博日科技股份有限公司
- 2021-05-07 - 2023-02-24 - G06F18/231
- 本申请提供了一种基于层次聚类的熔解曲线Tm值确定方法、装置以及电子设备，涉及荧光定量PCR检测技术领域，缓解了熔解曲线小熔点峰与杂峰难以区分的技术问题。该方法包括：获取熔解曲线，并基于所述熔解曲线确定满足阈值条件的熔解曲线的第一极大值点位置；利用层次聚类算法对各孔所述第一极大值点位置进行分析，并根据分析结果确定各孔所述第一极大值点位置的聚类类别；基于所述聚类类别查找每类各孔满足分辨率条件的第二极大值点位置，并将所述第二极大值点位置的值确定为Tm值。
- 专利分类
