“内聚度”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果8344682个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种空域复杂度无监督评估方法-CN201910160859.1有效
发明人：朱熙;曹先彬;杜文博;朱少川;佟路;张明远 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2019-03-04 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种空域复杂度无监督评估方法，步骤为：通过处理扇区运行数据得到原始复杂度样本，每一条样本对应某一扇区在某一时段内的运行态势，利用核主成分分析方法KCPA，将原始复杂度样本非线性映射至无限维的再生核希尔伯特空间中，再将这些无限维样本转换至最大化复杂度评估信息量的低维子空间中，从中抽取出满足用户需求贡献率的m个主成分；接着设计一种多种输入参数可调的聚类算法，用户基于所要评估的扇区运行特点按需配置复杂度等级数量、各复杂度等级样本比例以及初始聚类中心，经过聚类实验得到各个原始样本等级聚类结果，最终完成空域复杂度无监督评估。
一种空域复杂度监督评估方法

[发明专利]基于改进k值聚类算法的低压配电网拓扑校验方法及系统-CN201911100635.8在审
发明人：孙良志;焦敏;陈瑞林;邵光磊;贾凯莉;刘希峰;王和先;张岩;李先栋;张涛 -专利权人：国网山东省电力公司聊城供电公司
申请日： 2019-11-12 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本公开公开了一种基于改进k值聚类算法的低压配电网拓扑校验方法及系统，采用k值选择算法，对高密度数据集自动选择k值和初始聚类中心，完成初始聚类；以高密度数据集中各数据点分量均值更新聚类中心，得到最终聚类集；采用相似度系数判断连接错误的数据点与相邻台区的相似性，确定其所属台区，更新GIS系统拓扑结构图。对于聚类后簇内曲线具有极高相似度，而簇间曲线具有明显区别的数据集具有较好的聚类效果，算法结构简单，易于实现，可用于快速处理大规模数据曲线。
基于改进值聚类算法低压配电网拓扑校验方法系统

[发明专利]图像聚类方法、图像聚类装置以及计算机存储介质-CN202310267429.6在审
发明人：王凯垚;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： 2023-03-13 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像聚类方法、图像聚类装置以及计算机存储介质，图像聚类方法包括：获取第一抓拍大图和第二抓拍大图的人像相似度；在人像相似度小于大图相似度阈值时，对人脸相似度大于等于第一人脸聚类阈值的人脸抓拍小图对的人脸抓拍小图，以及人体相似度大于等于第一人体聚类阈值的人体抓拍小图对的人体抓拍小图进行图像聚类；在人像相似度大于等于大图相似度阈值时，对人脸相似度大于等于第二人脸聚类阈值的人脸抓拍小图对的人脸抓拍小图，以及人体相似度大于等于第二人体聚类阈值的人体抓拍小图对的人体抓拍小图进行图像聚类本申请的图像聚类方法能够通过抓拍大图的相似度，对人脸人体抓拍小图的相似度进行调整，提高图像聚类的召回率。
图像方法装置以及计算机存储介质

[发明专利]一种基于后校正的高熵KNN聚类方法、设备及介质-CN202310636506.0有效
发明人：徐同明;鹿海洋;魏代森;谭宁宁;祝静;林卉;孙帅;马娉婷;陈杰 -专利权人：浪潮通用软件有限公司
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于后校正的高熵KNN聚类方法、设备及介质，涉及电数字数据处理领域，方法包括：确定需要进行聚类的样本集合，基于相似度相同的方式，为样本集合中的若干个指定样本进行初始化分类；选取与待分类样本距离最近的K个先验样本，作为对比样本；基于相似度相异的方式，得到待分类样本的类别标签；基于相似度相异的方式，将若干个先验样本进行重新分类。有效保证了先验样本的准确性，然后基于相似度相异的方式，有效实现类间同质、类内迥异的需求，最终再对先验样本进行后校正重新分类，即可实现对所有样本的高熵聚类过程，满足了对于高熵聚类的需求。
一种基于校正 knn 方法设备介质

[发明专利]一种图片聚类的方法及装置-CN201210144457.0有效
发明人：文林福 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2012-05-10 - 公布日： 2017-08-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种图片聚类的方法及装置，其中图片聚类的方法包括A.提取多张输入图片的全局特征和局部特征；B．根据所述全局特征对所述输入图片进行初次聚类，以得到初步聚类结果，其中所述初步聚类结果包括一个以上的图片组；C．根据所述局部特征分别对每个图片组内的图片进行二次聚类，以将每个图片组内的图片分为一个以上的集合，得到所述输入图片的二次聚类结果。通过上述方式，可以有效提高对海量图片聚类时的准确度和召回率。
一种图片方法装置

[发明专利]图像聚类方法、装置、存储介质及服务器-CN202211253759.1在审
发明人：赵宇航;韩璐;吴方圆 -专利权人：深圳依时货拉拉科技有限公司
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像聚类方法、装置、存储介质及服务器。该方法包括：基于待处理的图像数据集合中各图像对应的地理位置信息对图像进行聚类，得到多个第一图像簇；然后计算同一图像簇中各图像之间的图像相似度，并基于所述图像相似度对所述第一图像簇内的图像进行二次聚类，得到多个第二图像簇本方案中，结合地理位置和图像表征进行图像聚类，通过地理位置将图像比对的待选范围缩小，进一步基于一定场景信息的定制化图像相似度比对来完成聚类任务，提高了聚类准确率和召回率。
图像方法装置存储介质服务器

[发明专利]基于邻域信息和平均差异度的K‑means初始聚类中心优选方法-CN201710849046.4在审
发明人：吴仲城;吴紫恒;李芳;张俊;罗健飞 -专利权人：安徽中科美络信息技术有限公司
申请日： 2017-09-19 - 公布日： 2018-01-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于邻域信息和平均差异度的K‑means初始聚类中心优选方法，包括S1、输入n个对象的样本集X＝{X1，X2，…，Xi，…，Xn}，确定聚类数K，初始化当前确定的初始聚类中心个数k＝0；S2、形成距离矩阵D；S3、确定邻域半径值δ；S4、计算每个样本点Xi的δ邻域内样本数量Ni，形成矩阵N；S5、将N中δ邻域内样本数量最大Ni对应的样本点Xi作为第1个聚类中心C1，k＝k+1，将N中相应Ni置0；S6、寻找N中δ邻域内样本数量最大Nj对应的样本点Xj，计算其与聚类中心{C1，C2，…，Ck}的距离，将N中相应Nj置0；S7、若Xj与聚类中心的距离均不小于平均差异度M，则k＝k+1，Ck+1＝Xj，否则返回S6；S8、若当前聚类中心个数k等于聚类类别数K，输出K个初始聚类中心，否则返回S6；S9、运用K‑均值聚类算法对整个样本集进行聚类，输出聚类结果。
基于邻域信息平均差异 means 初始中心优选方法

[发明专利]一种量子聚类方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111270638.3在审
发明人：方圆;李蕾;王伟 -专利权人：合肥本源量子计算科技有限责任公司
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F16/906 文献下载
摘要：本发明公开了一种量子聚类方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取第一集合中的第一数据点，根据第一预设量子线路获取所述第一数据点与所述第一集合内其他数据点的第一相似度，根据第二预设量子线路比较所述第一相似度与第一预设阈值，并根据所述第一相似度与第一预设阈值之间的大小关系获取所述第一数据点的预设邻域内其他数据点的个数，判断所述第一数据点的预设邻域内其他数据点的个数是否大于第二预设阈值，若大于，则标记所述第一数据点为核心点，并将所述第一数据点的预设邻域内其他数据点划入以所述第一数据点为核心的第一聚类。发挥量子计算的并行优势，基于量子计算与聚类算法将不规则分布的数据点根据距离进行聚类。
一种量子方法装置电子设备存储介质

[发明专利]对数据进行聚类的方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210163273.2在审
发明人：潘启灏;张鼎;黄飞;徐红艳;李永超 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2022-02-22 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种对数据进行聚类的方法、装置、电子设备及存储介质，属于数据处理技术领域。该方法包括：获取目标聚类事件的多个待聚类数据；通过多种聚类算法分别对多个待聚类数据进行聚类，得到多个第一聚类结果；对于每个第一聚类结果，确定第一聚类结果下多个待聚类数据的隶属度矩阵，隶属度矩阵表示在第一聚类结果下每个待聚类数据相对于第一聚类结果的每个聚簇的隶属度；基于多个隶属度矩阵，对多个待聚类数据进行聚类，得到目标聚类事件的第二聚类结果，以确定多个待聚类数据的类别。这样基于融合了待聚类数据的多种划分信息的隶属度矩阵对多个待聚类数据再次进行聚类，保留了更多的划分信息，避免了单个聚类算法对数据结构不适应的问题。
数据进行方法装置电子设备存储介质

[发明专利]重复信息的确定方法及相关装置-CN201810206487.7有效
发明人：余宗桥 -专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
申请日： 2018-03-13 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06F16/174 文献下载
摘要：该方法包括：获得待去重文件集合；提取该集合中每个文件的特征量，并将至少一个文件作为聚类中心，针对每一个聚类中心，执行：计算各个文件与聚类中心的特征量的特征相似度；以各个文件与该聚类中心的特征相似度的大小顺序，将各个文件排序为一个文件序列；并，在文件序列中，以每一个文件为基准文件分别执行：在包含该基准文件的指定序列长度内，将与该基准文件的特征相似度满足预设条件的文件确定为该基准文件的重复文件。本申请实施例仅在指定序列长度内查找基准文件的重复文件，相对于遍历所有文件能够减少计算量提高效率。
重复信息确定方法相关装置

[发明专利]一种基于聚类的考试系统试题库优化方法-CN201210066995.2无效
发明人：姚文斌;雷鸣涛;叶鹏迪;韩司;王枞 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2012-03-14 - 公布日： 2012-08-08 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供的是一种基于聚类的考试系统试题库优化方法。本发明的关键在于将文本聚类特征引入到考试系统的试题库优化过程中，该方法能够在未知试题库是否无重复试题的情况下，根据试题内容与词库词语的匹配程度分词，并通过计算试题与选定中心点的相似度，将相似度最接近的试题聚为一簇，并在本簇内查找重复试题进行标记。基于聚类的考试系统试题库优化方法，能够综合考虑试题库中各试题的相似情况及试题语义，对语义相似或完全相同的试题进行标记，从而有效降低了试题库的重复度；各簇内并行运行，从而大大提升了查重速度，提高了试题查重效率
一种基于考试系统试题库优化方法

[发明专利]一种基于凸合作博弈的脑电信号聚类方法-CN202110399644.2在审
发明人：代成龙 -专利权人：江南大学
申请日： 2021-04-14 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： A61B5/374 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于凸合作博弈的脑电信号聚类方法，涉及脑电信号处理领域，包括：根据每两条脑电信号的各个数据点得到每两条脑电信号之间的相似度；对所有的N个脑电信号进行全排列得到多个排序组，并分别确定每个排序组对应的N个凸合作博弈联盟，根据每个凸合作博弈联盟中脑电信号之间的相似度计算得到凸合作博弈联盟的效益值，根据每个排序组中的N个凸合作博弈联盟的效益值确定N个脑电信号对排序组的贡献度；将最大贡献度的脑电信号作为聚类中心脑电信号；筛选出其他脑电信号中与聚类中心脑电信号的相似度在相似度范围内的脑电信号，将具有相近联盟贡献度的脑电信号划分到同一聚类中，得到高质量的脑电信号聚类结果。
一种基于合作博弈电信号方法

[发明专利]产品成交总额的预测方法、系统、电子设备和存储介质-CN201911053194.0在审
发明人：张维哲;吴亚熙;高云;肖宁;戚学鋆 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种产品成交总额的预测方法、系统、电子设备和存储介质，所述预测方法包括：获取每个品类的产品在历史设定时间段内的历史成交总额；获取任意两个品类的产品的历史成交总额的相似度；根据相似度对不同品类的产品进行聚类处理，获取聚类类型；对于同一聚类类型的产品，将聚类类型作为输入，将属于聚类类型的产品的历史成交总额作为输出，建立预测模型；获取目标品类的产品对应的目标聚类类型；将目标聚类类型输入至预测模型，获取目标品类的产品在目标设定时间段内的目标成交总额
产品成交总额预测方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种高雾度聚酰亚胺薄膜及其制备方法-CN201910722639.3有效
发明人：唐建新;屈天一;李艳青;陈敬德 -专利权人：苏州大学
申请日： 2019-08-06 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： C08J5/18 文献下载
摘要：本发明涉及一种高雾度聚酰亚胺薄膜的制备方法，包括以下步骤：将含氟二胺单体与二酐单体溶于极性非质子溶剂，得到呈棕黄色的聚亚胺酸溶液；向所述聚亚胺酸溶液中加入PS微球，混匀后得到混合PS微球的聚亚胺酸溶液；最后将混合PS微球的聚亚胺酸溶液涂布于基底表面，加热固化并脱水缩合形成聚酰亚胺薄膜后，降至室温，即在所述基底表面形成所述高雾度聚酰亚胺薄膜。本发明的方法工艺简单，在聚酰亚胺薄膜内形成有效的光调控结构，得到兼具高透光率与高雾度的聚酰亚胺复合薄膜。
一种高雾度聚酰亚胺薄膜及其制备方法

[发明专利]涂料组合物、涂层及应用-CN202111677734.X在审
发明人：杨浩;唐洋;姜玄冰;黄庆洋 -专利权人：上海飞凯材料科技股份有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： C09D175/14 文献下载
摘要：按重量份计，该涂料组合物包括：50～80份低聚物、0～15份聚合单体、0.5～3份光引发剂和10～30份水；低聚物为高官能度水性聚氨酯丙烯酸低聚物和低官能度水性聚氨酯丙烯酸低聚物的混合物，高官能度水性聚氨酯丙烯酸低聚物的官能度为4～8，低官能度水性聚氨酯丙烯酸低聚物的官能度为1～2；高官能度水性聚氨酯丙烯酸低聚物与低官能度水性聚氨酯丙烯酸低聚物的重量比为(4～6):1。在涂料组合物中引入高官能度与低官能度的低聚物，同时限定二者的重量比，能够提高固化交联反应后形成的涂层的交联密度，从而提高涂层的硬度；同时，能够提高涂层的柔韧性，改善涂层的附着力。
涂料组合涂层应用