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[发明专利]基于双超图正则化的肿瘤基因表达谱数据双聚类方法-CN201810948044.5有效
发明人：王雪松;刘健;程玉虎 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2018-08-20 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G16B40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双超图正则化的肿瘤基因表达谱数据双聚类方法，通过对肿瘤基因表达谱数据的样本和基因分别进行聚类；然后，对肿瘤基因表达谱数据的样本和基因分别建立样本超图和基因超图，来获取样本和基因的固有几何结构；最后，将样本超图和基因超图分别作为主成分分析的样本超图正则项和基因超图正则项，确定优化目标函数，最后通过优化目标函数分别优化样本聚类矩阵和基因聚类矩阵，得到最终的样本聚类和基因聚类。本发明在基于主成分分析法的基础上，通过双超图正则化进行双聚类的优化，从而在保留主成分分析法的优点基础上更好的获取肿瘤基因表达谱数据中的复杂信息，最终提高获得聚类的精确性。
基于超图正则肿瘤基因表达数据双聚类方法

[发明专利]一种基于多特征影响因子的双馈风电场等值建模方法-CN202210766822.5在审
发明人：吴璐阳;张慧瑜;陆颖铨;汪寅乔;苏清梅;曾志杰;许双婷;弋子渊;黄霆;张健;杜培;郭威;李凌斐;鲍国俊;李可文;孙黎霞;韩烨婷;高丙团 -专利权人：国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司
申请日： 2022-07-01 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多特征影响因子的双馈风电场等值建模方法，包括以下步骤：S1、建立双馈风机电压电流控制模型；S2、确定影响双馈风机电压电流输出的关键因素，即特征影响因子，形成数据集；S3、基于获得的数据集，利用最大最小距离法对双馈风电场群进行初次聚类；S4、利用初次聚类中心和各台风机的曲线相似度进行二次聚类，二次聚类后进行双馈风电场等值运算。
一种基于特征影响因子双馈风电场等值建模方法

[发明专利]基于Node2Vec算法的超像素图像边缘检测方法-CN201810320566.0有效
发明人：陈晋音;刘靓颖;郑海斌 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-04-11 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：一种基于Node2Vec算法的超像素图像边缘检测法，包括以下步骤：1)通过超像素简单线性迭代分割算法(SC++)，运用k‑means++聚类算法自动找出初始化聚类中心，将像素点归类到距离自身欧式距离最近的聚类中心，并打上相应类标，提取超像素，2)计算中心点梯度值、梯度方向、欧氏距离、外切圆半径、内切圆半径，基于超像素中心节点及中心节点间的相似度关系，建立全连接稠密网络，3)运用双阈值和软阈值法稀疏全连接稠密网络本发明检测效率较高，采用SC++算法提取超像素，运用双阈值和软阈值稀疏全连接网络及Node2Vec算法，实现图像边缘检测的方法。
基于 node2vec 算法像素图像边缘检测方法

[发明专利]一种基于向量聚类的网格的法向量的滤波方法和装置-CN202310199954.9在审
发明人：李韬;夏宇翔;彭加新 -专利权人：长沙眸瑞网络科技有限公司
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T5/20 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于向量聚类的网格的法向量的滤波方法和装置，其中，该方法包括：计算三角网格中每个顶点的相邻三角面的法向量；利用预设的聚类算法对所述法向量进行聚类；计算聚类后的每个聚类的法向量的差值；当所述法向量的差值小于预设值时，计算每个聚类的法向量的平均值；将所述平均值作为聚类结果进行输出。通过本申请，解决了现有技术中计算每个顶点的法向量，双边滤波需要对每个点进行扫描，导致的计算量大的问题。
一种基于向量网格滤波方法装置

[发明专利]基于双聚类法的电力用户行业维度用电模式辨识分析方法及系统-CN201911142049.X在审
发明人：单华;杨庆胜;徐妍;官国飞;钟巍峰;王健 -专利权人：江苏方天电力技术有限公司
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2020-03-06 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双聚类法的电力用户行业维度用电模式辨识分析方法及系统，电力系统负荷特性分析技术领域。通过计算平均值的方法形成同一行业内各电力用户的典型日负荷数据，采用Ward聚类算法进行第一次负荷聚类，并将Ward聚类算法的结果作为FCM聚类算法的初值进行第二次聚类，得到行业内电力用户的不同用电模式，本发明通过Ward聚类方法产生合理初值，并代入FCM聚类算法对用户用电模式进行分析，解决了传统聚类方法由于初值敏感性而聚类效果不佳的问题。
基于双聚类法电力用户行业维度用电模式辨识分析方法系统

[发明专利]基于指标降维和加权模糊C均值聚类的双馈风电场分群方法-CN202211346763.2在审
发明人：张谦;金旭旸;张帆;袁豪;周保荣 -专利权人：重庆大学;南方电网科学研究院有限责任公司
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于指标降维和加权模糊C均值聚类的双馈风电场分群方法，属于电力系统控制技术领域。该方法包括：S1：构建双馈风电场串补并入弱网系统模型，并选取次同步振荡的主导变量；S2：考虑适应多扰动场景下动态、暂态过程分析，在投入串补并入弱网之前、投入串补并入弱网期间、加入故障期间和故障切除后各选取一个时间点的主导变量数据作为双馈风机的初始分群指标；S3：采用主成分分析法对初始分群指标进行降维；S4：将降维后的指标作为聚类分群指标，采用加权模糊C均值聚类算法实现风电机组的聚类分群。本发明提高了双馈风电场串补并入弱网系统中聚类分群方法的合理有效性。
基于指标维和加权模糊均值双馈风电场分群方法

[发明专利]基于主成份分析法和分层聚类算法的风电场等值建模方法-CN201810744610.0在审
发明人：蒋文波;仲明月;唐春林 -专利权人：西华大学
申请日： 2018-07-09 - 公布日： 2018-11-27 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主成份分析法和分层聚类算法的风电场等值建模方法，包括：根据构建的双馈风力发电机组的数学模型，提取表征风电机组运行状态的13个完整状态变量；基于主成份分析法，提取13个状态变量中表征状态变量主要振荡特性的主导变量；将主导变量作为分群指标，采用分层聚类算法对双馈风力发电机组的风电场进行聚类分群；根据主导变量聚类分群的结果，将风电场划分为若干个机组群；基于划分结果，构建风电场等值模型。
风电场分层聚类算法主成份分析法主导变量分群双馈风力发电机组等值建模构建聚类电力系统安全性风电场等值模型计算复杂度表征状态风电并网风电机组划分结果理论基础实际需求数学模型完整状态运行状态振荡特性状态变量分析机组

[发明专利]一种基于二次聚类的用电行为模式分类方法-CN201911361607.1在审
发明人：张凯;冯剑;孙胜博;董增波;刘建华;史善哲;李冰;白新雷;陈宋宋;李德智;陈珂;宫飞翔 -专利权人：国网河北省电力有限公司;国网河北省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;中国电力科学研究院有限公司
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于二次聚类的用电行为模式分类方法，主要包括三部分。首先，采用横向处理、纵向处理和温度处理三个方法将大量负荷数据中非正常数进行识别与处理；通过移动平均数法对数据进行处理，减少噪音；采用极差归一化处理和加权处理解决量纲差别大等问题。其次，将最优聚类法的聚类树和聚类中心提供给模糊C聚类法进行聚类并进行有效性分析并确定类别数；最后，聚类分析主要包括：由所得到的聚类数，重复进行聚类并还原数据输出聚类结果。该方法用于解决样本数量较大，特征向量维数较多用电行为模式分类问题，既可避免模糊C均值聚类法对初始参数的敏感性，又能取得分类准确客观的聚类效果。
一种基于二次用电行为模式分类方法

[发明专利]一种电力指数的评估方法及系统-CN202211091258.8在审
发明人：王戈;朱劲枫;陈定辉;汪道萍;尹伟;鲜鑫;苏育均;胡晓;樊晓倩;胡渝嘉;陈松 -专利权人：国网四川省电力公司凉山供电公司
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种电力指数的评估方法及系统，属于数据处理技术领域，所述方法包括：分别对用电指数、供电指数、市场指数、双碳指数各维度下的电力指标进行筛选和数据标准化处理，得到标准化指标集，利用离差平方和法进行R型分层聚类，获得各指数维度的指标聚类结果，对每一聚类进行非参数KW检验，确定各维度电力分析指标，利用时差相关分析法对各维度电力分析指标进行划分，确定先行指标、一致指标、滞后指标，获得用电监测指数、供电监测指数、双碳监测指数、市场监测指数。
一种电力指数评估方法系统

[发明专利]一种工商业用户的中断响应特性挖掘方法-CN201811523762.4有效
发明人：徐青山;吕亚娟 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-12-13 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种工商业用户的中断响应特性挖掘方法，该方法以工商业用户日负荷曲线为特征向量，进行两组聚类操作，第一组聚类操作采用ward聚类法与FCM聚类法相结合的二次聚类法对工商业用户的所有日负荷曲线进行聚类，分离出工商业用户的的常规日负荷曲线与中断响应后的日负荷曲线；第二组聚类操作针对第一组聚类操作获得的中断响应后的日负荷曲线，先利用聚类有效性函数确定聚类数目，接着采用二次聚类法聚类；在两组聚类操作完成后，通过对聚类结果进行计算分析，确定出用户的最大中断响应速率和最大中断响应容量。
一种工商业用户中断响应特性挖掘方法

[发明专利]一种基于双阶遗传计算的基因表达数据的双聚类方法-CN201510008985.7有效
发明人：黄庆华;杨杰;黄仙海 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2015-01-06 - 公布日： 2017-11-07 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双阶遗传计算的基因表达数据的双聚类方法，将矩阵M中的每一列减去第k列得到矩阵M(k)，k＝1，2，…，n；对M(k)的每一列进行层次聚类，得到双聚类种子的集合；通过遗传计算获得对应的双聚类本发明所述的算法，可解决传统基于遗传计算的双聚类算法只能针对双聚类进行选择的缺点，通过同时对行列进行优化，可提高搜索效率，并获得更优的双聚类分析效果。
一种基于遗传计算基因表达数据双聚类算法

[发明专利]基于密度聚类法和形态学聚类法的驾驶员注视点聚类方法-CN201410166391.4有效
发明人：李世武;徐艺;王琳虹;杨志发;孙文财;张景海;周茹波;郭梦竹;杨良坤;于晓东 -专利权人：吉林大学
申请日： 2014-04-23 - 公布日： 2017-01-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：基于密度聚类法和形态学聚类法的驾驶员注视点聚类方法，属于典型密度聚类方法和数学形态学聚类方法的聚类方法领域。包括：提出密度方法与数学形态学方法相结合的自适应DBSCAN‑MMC方法；将方法用于驾驶员注视点聚类；首先使用注视点结构参数设置Eps的取值；通过DBSCAN得到MMC聚类的初始点集并确定聚类数目；使用自适应的MMC聚类减少DBSCAN聚类产生的离群点，并最终完成面向驾驶员注视区域的聚类。本发明充分利用了DBSCAN和MMC的不规则形状聚类优势并较好地弥补了两种聚类方法的缺陷，在进行驾驶员注视区域划分时聚类效果优于常规DBSCAN聚类方法和MMC聚类方法，提高了驾驶员注视点聚类质量。
基于密度聚类法形态学驾驶员注视点聚类方法

[发明专利]基于接收机端偏差聚类优化的多系统组合精密定位方法-CN201911165697.7有效
发明人：曾安明;田玉淼;刘邢巍;陈雪洋;蒲德祥 -专利权人：重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心);西南交通大学
申请日： 2019-11-25 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G01S19/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于接收机端偏差聚类优化的多系统组合精密定位方法，包括步骤：采集数据并预处理；建立GNSS多系统双差观测方程，采用粒子滤波法精确估计GNSS系统间的双差相位偏差值，并估计对应的双差测距码偏差值；设置参考接收机组，并根据估计出的系统间偏差值大小，将接收机进行聚类分组；对所述双差相位偏差值及双差测距码偏差值的单差值进行聚类处理与优化处理；对新获取测量数据，利用获得的接收机单差系统间偏差值，对接收机的
基于接收机偏差优化系统组合精密定位方法

[发明专利]基于K-means和支持向量回归的电力用户分类方法、装置及系统-CN202210286512.3在审
发明人：姚栋方;阎帅;吴瀛;肖达理;罗磊;杨俊;武珏;胡宇林;谭炳源;陈崇明;周宇;郑宽昀;武文广;黄福兴;丁宏;周广山;李坤;朱康;曾玉 -专利权人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司;南瑞集团有限公司;中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于K‑means和支持向量回归的电力用户分类方法、装置及系统，所述方法包括获取历史负荷数据；选用K‑means方法对所述历史负荷数据进行聚类，其中，聚类类别数通过轮廓系数法确定，聚类中心通过层次聚类法确定；利用聚类结果训练获得支持向量回归模型；将获得的实时负荷数据输入至所述支持向量回归模型，获得电力用户分类。本发明能够有效提高K‑means的聚类效果，减少聚类所用的时间和复杂度。
基于 means 支持向量回归电力用户分类方法装置系统

[发明专利]聚醯胺酸组合物及聚醯亚胺/铜箔积层材料-CN200510106106.0无效
发明人：黄堂杰;庄朝钦;叶慧贞 -专利权人：黄堂杰
申请日： 2005-09-27 - 公布日： 2006-03-29 - 主分类号： C08L77/00 文献下载
摘要：聚醯胺酸组合物及聚醯亚胺/铜箔积层材料，涉及一种聚醯胺酸组合物。提供一种聚醯胺酸组合物及用于软性印刷电路板的聚醯亚胺/铜箔积层材料。包含极性非质子溶剂及由复数二胺类单体与复数双酐类单体共聚合所得的聚醯胺酸分子，二胺类单体中至少一个为刚性二胺类单体和至少一个为柔性二胺类单体，双酐类单体中至少一个为刚性双酐类单体和至少一个为柔性双酐类单体，刚性二胺类单体选自对苯二胺，刚性双酐类单体选自二苯四羧双酐或均苯四酸双酐，柔性二胺类单体选自氧－二苯胺或4.4‘双酚A二苯醚二胺，柔性双酐类单体选自二苯甲酮－四羧双酐或二苯酐砜；用于印刷电路板的聚醯亚胺/铜箔积层材料设铜箔和聚醯亚胺层，组合物涂布在该铜箔上。
聚醯胺酸组合亚胺铜箔材料

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