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[发明专利]一种整合关联信息的方法和装置-CN201510435936.1有效
发明人：卢剑锋;欧阳佑;吴明辉 -专利权人：秒针信息技术有限公司
申请日： 2015-07-22 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： G06F16/955 文献下载
摘要：本发明公开了一种整合关联信息的方法和装置，包括：收集预设时间段内不同来源的UUID关联信息并对收集的UUID关联信息进行处理；对处理后的UUID关联信息进行相似度的聚类处理，以获取聚类结果；根据获得的聚类结果计算各个UUID与每一类的相关度；将各个UUID分到与自身相关度最大的类中。
一种整合关联信息方法装置

[发明专利]一种新词发现方法、系统、电子设备及介质-CN202110805642.9在审
发明人：付金伟;梁吉光 -专利权人：上海明略人工智能（集团）有限公司
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请公开了一种新词发现方法、系统、电子设备及介质，新词发现方法包括：候选词内聚度计算步骤：计算候选词频率与拆分词频率后，根据所述候选词频率与所述拆分词频率计算出候选词内聚度；候选词自由度计算步骤：计算所述候选词的左邻字信息熵与右邻字信息熵，并从所述左邻字信息熵与所述右邻字信息熵中选取信息熵值小的信息熵作为候选词自由度；新词判断步骤:根据所述候选词内聚度与所述候选词自由度计算词汇得分后，从所述候选词中选取所述词汇得分大于词汇得分阈值的词汇获取词语本发明提高了新词发现的准确度以及使新词发现过程更有逻辑性。
一种新词发现方法系统电子设备介质

[发明专利]一种基于树状层次聚类的供水管网测压点优化布置方法-CN202010818249.9有效
发明人：项雷军;潘存池;周惠惠;郑义民 -专利权人：华侨大学
申请日： 2020-08-14 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F30/18 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于树状层次聚类的供水管网测压点优化布置方法，包括：S1、依据供水管网基础数据，构建供水管网水力模型；S2、根据水力模型，仿真计算获得管网漏损下的节点水压数据，建立水压降灵敏度矩阵，并对灵敏度矩阵作规格化处理；S3、根据水压降灵敏度规格化矩阵，计算各节点间的水压降相关性，并建立节点水压降斯皮尔曼等级相关系数矩阵；S4、依据各节点的相关性，进行树状层次聚类，分成多个聚类组；S5、根据水压降灵敏度规格化矩阵，计算各聚类组内节点间的闵可夫斯基距离，选取到组内各点距离和最小的为本组水压监测节点。本发明使得水压监测点与监测区域划分明确、分布均匀，区域内选出的测压点更具代表性，不仅灵敏度高、监测范围广，更有利于漏损点快速定位。
一种基于树状层次供水管网测压点优化布置方法

[发明专利]基于Single-pass的聚类方法、系统、装置、存储介质-CN202011563949.4有效
发明人：代少兵 -专利权人：青牛智胜（深圳）科技有限公司
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及基于Single‑pass的聚类方法、系统、装置、存储介质，所提供方法具体是：设置新一轮循环中初次聚类的相似度；进而，根据Single‑pass以及初次聚类的相似度，进行聚类；进而，若有未被聚类的：根据上一次聚类的相似度以及预设的降值规则，获取相似度；将上一次聚类所得的短文本主题导入新一次聚类中，根据相似度以及Single‑pass，对上一次未被聚类的进行聚类；进而，判断获取相似度的步骤的执行次数是否已达到预设的总次数；进而，若未达到，跳转到获取相似度的步骤；若已达到，判断是否满足进行新一轮循环的条件；若满足，取倒数第二次聚类的相似度为最佳相似度；若不满足，跳转到设置相似度的步骤。
基于 single pass 方法系统装置存储介质

[发明专利]同时定量分析葡萄糖四聚体和麦芽四糖的方法-CN202310843055.8有效
发明人：韩晓红;郑昕;崔馨戈 -专利权人：中国医学科学院北京协和医院
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G01N30/02 文献下载
摘要：本发明提供一种利用高效液相色谱‑离子淌度差分质谱串联装置同时定量分析葡萄糖四聚体及麦芽四糖的方法，所述方法包括以下步骤：1）制备含有葡萄糖四聚体和麦芽四糖的样品溶液；2）将所述样品溶液注入到高效液相色谱‑离子淌度差分质谱串联装置中，获得质量色谱图；3）根据所述质量色谱图使用内标法对葡萄糖四聚体和麦芽四糖进行定量分析，其中，在所述高效液相色谱中使用由流动相A和流动相B组成的混合流动相进行梯度洗脱，所述流动相A为pH值在8.5至11.5范围内的水性流动相，且所述流动相B为乙腈，并且其中，用于葡萄糖四聚体的离子淌度差分补偿电压在‑2.0至‑4.0 V的范围内，且用于麦芽四糖的离子淌度差分补偿电压在‑0.2至‑0.8 V的范围内。
同时定量分析葡萄糖四聚体麦芽方法

[发明专利]基于局部线性回归的半监督图像聚类子空间学习算法-CN201210370179.0无效
发明人：张鸿;汪萌 -专利权人：武汉科技大学
申请日： 2012-09-28 - 公布日： 2013-03-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部线性回归的半监督图像聚类子空间学习算法。首先采用局部线性回归模型预测训练样本在聚类子空间中的坐标，得到预测值与真实值之间的局部预测误差，进而得到总预测误差最小化的目标函数；然后根据类间离散度最大化和类内离散度最小化两个约束条件，利用标记样本和未标记样本计算类间离散度矩阵和总离散度矩阵；最后，将类间离散度矩阵和总离散度矩阵融入到总预测误差最小化的目标函数中，得到求解聚类子空间的目标函数，通过广义特征根进行函数求解，得到最优的聚类子空间。本发明充分利用了标记样本、未标记样本，以及训练数据集中的局部近邻关系，得到了较好的聚类结果。
基于局部线性回归监督图像聚类子空间学习算法

[发明专利]BIRCH算法的优化方法、装置、设备及存储介质-CN201910602957.6在审
发明人：江绪宇 -专利权人：浙江宇视科技有限公司
申请日： 2019-07-05 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：其中方法包括：确定待聚类数据与目标叶子节点中的聚类特征间的相似度，其中所述目标叶子节点是从预设的聚类特征树中确定的；若待聚类数据与目标叶子节点中的聚类特征间的相似度不符合预设条件，则确定待聚类数据与其他叶子节点中聚类特征间的相似度；根据待聚类数据与其他叶子节点中聚类特征间的相似度，对待聚类数据进行聚类。本发明实施例实现了在待聚类数据无法融入目标叶子节点中的聚类特征时，通过确定待聚类数据与其他叶子节点中聚类特征间的相似度，以对待聚类数据进行聚类，从而能够提高数据聚类的准确度，提升用户体验。
birch 算法优化方法装置设备存储介质

[发明专利]标签聚类方法和系统-CN201110076328.8无效
发明人：陈超;周津;俞能海 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2011-03-28 - 公布日： 2011-07-20 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种标签聚类方法和系统，所述方法包括：建立每一个待聚类标签的特征向量；计算两个特征向量在欧式空间的余弦夹角，得到待聚类标签两两之间的相似度；采用K-Means算法、根据待聚类标签之间的相似度对所述待聚类标签进行聚类标签聚类系统，包括：特征向量建立模块，用于建立每一个待聚类标签的特征向量；相似度计算模块，用于计算两个特征向量在欧式空间的余弦夹角，得到待聚类标签两两之间的相似度；聚类模块，用于采用K-Means算法、根据待聚类标签之间的相似度对所述待聚类标签进行聚类。该技术方案，可以克服现有协同标记系统中标签相似度计算不准确的缺陷，缓解标签组织混乱，标签语义模糊问题，有效提高标签聚类的准确度。
标签方法系统

[发明专利]一种基于站点聚类的共享单车取还站点推荐方法及系统-CN202010208141.8有效
发明人：乔少杰;韩楠;罗佳;丁鹏;肖月强;李斌勇;张吉烈;张永清;元昌安;覃晓;郑皎凌;彭京 -专利权人：成都信息工程大学;成都申达森科技有限公司
申请日： 2020-03-23 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于站点聚类的共享单车取还站点推荐方法及系统，该方法包括构建单车转移网络并计算站点活跃度，对共享单车系统内站点进行二级聚类，利用多特征LSTM网络对单车需求量进行预测，向用户推荐共享单车取还站点本发明根据历史行程记录和站点分布数据，构建出单车转移网络，得到每个站点的活跃度，综合考虑站点位置和单车使用模式，对站点进行二级聚类，并分析天气和时间因素对聚簇内单车需求量的影响，选取关键特征构建三维向量，使用多特征LSTM网络预测不同时间段聚簇内单车需求，能够显著提高单车需求量预测准确性，实现向用户合理推荐共享单车取还站点，进而提高用户的出行效率。
一种基于站点共享单车推荐方法系统

[发明专利]人像聚类方法、装置、电子设备和存储介质-CN202111399863.7在审
发明人：柯辛玥;陈立力;周明伟 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：一种人像聚类方法、装置、电子设备和存储介质，用于提高人像聚类的召回率。本申请中，获取第一卡口在第一时间段内采集的第一人像信息，获取第二卡口在第一时间段内采集的第二人像信息。根据第一卡口和第二卡口的相关性程度，以及第一人像信息和第二人像信息的相似度比对结果，确定第一人像信息和第二人像信息的目标相似度。根据目标相似度，对第一人像信息和第二人像信息进行聚类。由于结合了卡口的相关性进行聚类，因此可以提高人像聚类的召回率。
人像方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于最小生成树聚类遗传算法的交通信号配时优化方法-CN201310652912.2有效
发明人：杨新武;薛慧斌 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2013-12-05 - 公布日： 2014-04-02 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明公开一种基于最小生成树聚类遗传算法的交通信号配时优化方法，包括：进行个体编码、初始化数据，并设定参数；进行种群初始化；计算种群内个体的适应度值；对种群进行最小生成树聚类；选择种群内个体参加遗传操作本发明通过对种群进行最小生成树聚类，使物种内的个体具有很高的相似度，而物种间的相似度较低，利用物种间的交叉可以维持种群多样性，抑制未成熟收敛现象；将本发明应用于单交叉口信号配时优化，可以得到有效的配时时间
基于最小生成树聚类遗传算法交通信号优化方法

[发明专利]一种聚类方法及电子设备-CN201811149734.0在审
发明人：于连宇;高锋 -专利权人：联想（北京）有限公司
申请日： 2018-09-29 - 公布日： 2019-01-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种聚类方法和电子设备。所述聚类方法包括：获取数据样本集；计算所述数据样本集的样本相似度，样本相似度指示任意两个数据样本之间的相似度；基于设定的第一阈值以及所述数据样本集的样本相似度进行聚类处理，使得每个聚类的样本相似度的梯度不大于所述第一阈值，所述样本相似度的梯度指示多个数据样本之间的疏密程度；输出所述聚类处理的结果。本申请实施例中的聚类方法通过计算各数据样本的样本相似度，并且将样本相似度的梯度作为聚类条件进行聚类，显著改善了数据样本集的收敛速度，提高了聚类速度。
样本相似度聚类数据样本电子设备聚类处理获取数据相似度样本集疏密收敛输出申请

[发明专利]术语聚类方法、系统、智能终端及计算机可读存储介质-CN202210242285.4在审
发明人：俞声;谢育涛;袁正;曾思航;夏俊 -专利权人：清华大学;粤港澳大湾区数字经济研究院（福田）
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了术语聚类方法、系统、智能终端及计算机可读存储介质，其中，所述术语聚类方法包括：获取待聚类术语以及各上述待聚类术语的嵌入表示；根据上述待聚类术语的嵌入表示计算各上述待聚类术语之间的术语相似度，其中，一个术语相似度体现两个上述待聚类术语之间的语义的相似度；以上述待聚类术语为顶点，基于上述术语相似度获取至少一个目标聚类图，其中，上述目标聚类图为连通的无向图，上述目标聚类图的顶点个数小于预设的最大术语数，上述目标聚类图中任意一条边连接的两个顶点之间的术语相似度大于预设的相似度连接阈值；根据上述目标聚类图对上述待聚类术语进行聚类。与现有技术相比，本发明方案有利于提高术语聚类的效率。
术语方法系统智能终端计算机可读存储介质

[发明专利]一种图像聚类方法及系统-CN202210914669.6在审
发明人：徐平平;武贵路;杨宜镇;印元军 -专利权人：南京正计通科技有限公司
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明涉及一种图像聚类方法及系统属于物联网数据挖掘技术领域，方法包括：获取物联网系统平台采集的图像数据集和截距并筛选、更新及排序，选取前个图像数据作为聚类中心点；计算聚类的簇间分散度、簇内聚合度和评判值；将评判值赋值给初始评判值；输出当前图像像素点及其所属图像数据聚类中心对；计算图像数据聚类中心点之间的距离；求出新的聚类中心点，再次聚类；计算新聚类的簇间分散度、簇内聚合度和评判值E；判断合并是否满足E＜2E0；若满足，则合并合理，跳转至“将所述评判值赋值给初始评判值”，否则完成聚类，输出结果，以实现同类图像数据像素点的融合
一种图像方法系统

[发明专利]基于模糊C均值聚类有效性函数的风电机组等值方法-CN201910445147.4在审
发明人：朱瑛;高云波;卫志农;臧海祥;孙国强 -专利权人：河海大学
申请日： 2019-05-27 - 公布日： 2019-09-03 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊C均值聚类有效性函数的风电机组等值方法，包括以下步骤：S1：获取区域内风电机组的有功功率、无功功率、机端电压有效值和输出电流有效值，建立待分群矩阵；S2：给定聚类数目和初始聚类中心集合，计算模糊隶属度矩阵与目标函数，通过不断更新聚类中心与模糊隶属度矩阵，直到满足收敛条件时得到当前聚类数目下的聚类分群结果；S3：通过聚类有效性函数计算不同聚类数目下的聚类有效值，确定最佳聚类分群结果；S4
聚类矩阵分群结果风电机组模糊隶属度初始聚类中心模糊函数计算机端电压机组参数集电线路聚类中心目标函数收敛条件输出电流无功功率有功功率分群合理性集合更新保证