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[发明专利]基于均值偏移和K均值聚类技术的图像对象提取方法-CN201110196454.7无效
发明人：陈国庆;高瞻 -专利权人：苏州两江科技有限公司
申请日： 2011-07-14 - 公布日： 2011-10-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：基于均值偏移和K均值聚类技术的图像对象提取方法，先使用均值偏移进行图像平滑，先应用meanshift算法进行图像平滑消除细节信息，在进行过meanshift平滑操作后，图像的细节部分将被忽略，从而将均值偏移的结果按照其颜色信息进行进一步聚类;在这一步骤中，要求聚类过程具有较高的效率并且能够满足一定的精度要求;运用k均值聚类算法对图像进行分割;K均值聚类的算法如下：应用K-means算法进行颜色聚类以提取图像中的对象信息，均值偏移和K均值聚类算法相结合算法的时间短且效率高。从而得到拥有较好结果的图像对象提取结果。
基于均值偏移技术图像对象提取方法

[发明专利]一种基于改进遗传算法和K-均值算法的图像分割方法-CN202010842312.2在审
发明人：张淑琴;王玉龙;卫可;杨凯;何宝元 -专利权人：中国计量大学
申请日： 2020-08-20 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于改进遗传算法和K‑均值算法的图像分割方法，其特征在于：将图像进行去噪处理和转换颜色空间后，使用改进的遗传算法搜索全局的最优解，再利用K‑均值算法进行局部寻优，并以得到的最优解作为K‑均值算法初始聚类中心。解决了遗传算法易陷入局部最优解和K‑均值算法初始聚类中心设定困难的问题，提供了一种可以更快收敛速度和更高分割精度的图像分割方法。
一种基于改进遗传算法均值图像分割方法

[发明专利]基于群体智能的行为聚类系统-CN201410084026.9在审
发明人：李臻;纪敏 -专利权人：上海市玻森数据科技有限公司
申请日： 2014-03-07 - 公布日： 2015-09-09 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提出基于群体智能的行为聚类系统，该系统的数据表示包括数据结构和数据类型，采用K均值混合聚类算法；采用k均值混合聚类算法，将蚁群聚类算法与k均值聚类算法结合起来，该算法主要分成两个部分，第一部分进行蚁群聚类，第二部分用k均值算法收集蚁群聚类的结果，在k均值混合聚类算法中，相似度公式与蚁群聚类的基本模型及LF算法类似，但采用了更为简单的概率转换函数，它是两条斜率为k的直线，后续的实验证明，这些改进之处使得算法无论是在精度还是效率上都比现有算法表现更为优异
基于群体智能行为系统

[发明专利]一种用于图像类别识别的图像聚类方法-CN202010185125.1有效
发明人：刘丹;任志愿;赵明;吴超;史梦雨 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-03-17 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明通过基于泰森多边形的k均值算法改进，达到更精准和高效地实现数据对象聚类和区分数据对象之间的不同，通过基于加权平均值法的k均值算法改进，进一步提高聚类效率，通过基于主成分分析法的k均值算法改进，把多维的数据特征降维，以方便使用泰森多边形初始化，最终得到改进的k均值算法，从而基于该改进的k均值算法实现本发明的图像聚类处理，提升图像的管理和检索性能。
一种用于图像类别识别方法

[发明专利]一种基于普利姆的K均值聚类方法-CN201310343107.1无效
发明人：王堃;徐雳雳;高会;孙雁飞;郭篁;陆恒;张玉华;叶真璋 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2013-08-08 - 公布日： 2013-12-11 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明是一种基于普利姆的K均值聚类方法，针对K均值聚类算法随机选取中心的不足的问题，引入prim最小生成树方法对K均值聚类算法初始中心的选取进行优化，由此设计出一种改进的K均值聚类算法。使用prim最小生成树方法对随机生成的点求其最小生成树，然后从中找出最小生成树权值和最大，且权值相差不大的点集作为初始聚类中心，最后使用K均值聚类算法聚类。仿真结果表明相比传统K均值算法，本发明的方法具有更高的准确率以及更少的数据迭代次数。
一种基于普利姆均值方法

[发明专利]一种基于K均值算法的频谱感知方法与装置-CN201710706974.5有效
发明人：张勇威;万频;王永华;张顺超;肖逸瑞 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2017-08-17 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： H04B17/382 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于K均值算法的频谱感知方法，获取训练信号，计算得到所述训练信号的MME特征；利用K均值聚类算法与所述MME特征得到分类器；获取测试信号，计算得到所述测试信号的测试MME特征；利用所述分类器对所述测试可见，本发明实施例提供的一种基于K均值算法的频谱感知方法，计算训练信号的MME特征，然后利用K均值算法得到分类器，训练好分类器后再将测试信号的测试MME特征导入分类器进行分类得到分类结果。利用MME特征与K均值算法结合，提高了频谱感知的检测性能。本发明还公开了一种基于K均值算法的频谱感知装置，同样可以实现上述技术效果。
一种基于均值算法频谱感知方法装置

[发明专利]一种目标检测算法的性能评估方法及系统-CN201911081588.7有效
发明人：鲍捷;吕春;罗庚;曹乐兰 -专利权人：成都傅立叶电子科技有限公司;深圳市特发信息股份有限公司
申请日： 2019-11-07 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V10/776 文献下载
摘要：本发明公开一种目标检测算法的性能评估方法及系统，方法包括：根据待测算法选择具有与所述待测算法对应的被测目标种类的数据集；利用所述数据集对待测算法进行测试，得到预测标签，并根据所述预测标签，结合数据集的真实标签，计算平均精度均值mAP并加权进行评分；将图像质量平均精度均值mAP评分、图像分辨率平均精度均值mAP评分、目标质量平均精度均值mAP评分、目标大小平均精度均值mAP评分，进行加权得出综合评估结果。本方法/系统的应用，可实现对不同算法性能的比较，以便于优选出有发展前途的目标检测算法/系统，加快其实用化步伐。
一种目标检测算法性能评估方法系统

[发明专利]一种基于网格密度的模糊C-均值聚类方法-CN202310493544.5在审
发明人：张茗洋;万静 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F18/23213 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于网格密度的模糊C‑均值聚类方法，属于模糊聚类的基本算法之一，本发明旨在解决传统的模糊C‑均值聚类聚类算法在实际应用中存在的问题,传统的模糊C‑均值聚类方法直接对数据集中的数据进行处理,计算它们的目标函数,通过目标函数求出隶属度函数以及聚类中心函数，导致聚类精度不高,因此针对模糊C‑均值聚类算法需人工选取聚类中心的问题，引入了基于网格密度的优化方法，对FCM聚类算法进行了改进,从而改善了FCM聚类算法中存在的不足,提高了聚类的精确度,达到优化模糊C‑均值聚类算法效果的目的。
一种基于网格密度模糊均值方法

[发明专利]一种数据挖掘中基于线性判别分析的改进型K均值聚类方法-CN201310582288.3无效
发明人：王堃;张玉华;孙雁飞;吴蒙;郭篁;陈思光 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2013-11-18 - 公布日： 2014-03-26 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种数据挖掘中基于线性判别分析的改进型k均值聚类方法，即LKM算法，首先运用线性判别分析（LDA）对原始的n维数据集A进行线性降维，得到l维的数据集Y，然后运用k均值聚类算法对于降维后的数据集Y进行聚类分析本发明采用数据降维与K均值聚类方法结合的方法，利用数据降维技术弥补k均值聚类算法面对高维数据时的缺陷。通过数据降维来达到减轻维数灾难和消除高维空间中其他不相关属性的目的。同时，这也提高了k均值聚类算法处理高维数据的性能，弥补了k均值聚类算法的相关缺陷。
一种数据挖掘基于线性判别分析改进型均值方法

[发明专利]一种船舶主机工况划分方法及系统-CN202210679618.X在审
发明人：张焱飞;李荣宗;文逸彦 -专利权人：上海船舶运输科学研究所有限公司
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明提供了一种船舶主机工况划分方法及系统，该方法先采集船舶数据，并计算出单位时间内船舶数据中的主机功率平均值、主机转速平均值、海水温度平均值、增压器转速平均值和气缸排气温度平均值，然后采用k‑means聚类算法对主机功率平均值和主机转速平均值进行聚类划分，得到多个簇，再利用卷积平滑算法补全缺失数据，最后利用高斯混合模型聚类算法对补全后的海水温度平均值、增压器转速平均值和气缸排气温度平均值进行工况划分，
一种船舶主机工况划分方法系统

[发明专利]一种基于均值分层的改进粒子群算法-CN202211318394.6在审
发明人：汪春峰;商鹏鹏 -专利权人：咸阳师范学院
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于均值分层的改进粒子群算法mHPSO。在算法中，首先依种群适应度的均值为标准将整个种群划分为不同层次的子群；然后根据不同层次子群中粒子的特征设计出独立的移动方程，以平衡算法的局部和全局搜索能力，提高算法的精度。同时，为了提高种群的多样性，算法中加入了随机优质邻居的选择机制。将mHPSO与其它改进的PSO算法进行数值比较，实验表明，本发明的基于均值分层的改进粒子群算法mHPSO的性能优于其它算法。
一种基于均值分层改进粒子算法

[发明专利]一种基于粒子群改进K均值算法的负荷曲线聚类方法及系统-CN202110695568.X有效
发明人：覃日升;李胜男;姜訸 -专利权人：云南电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F18/23213 文献下载
摘要：本申请属于电力系统分析与控制技术领域，提供一种基于粒子群改进K均值算法的负荷曲线聚类方法及系统，所述一种基于粒子群改进K均值算法的负荷曲线聚类方法包括：获取多个用户的原始负荷曲线负荷并进行预处理，获得负荷数据集；采用粒子群算法获得K均值算法的M个初始聚类中心；将数据对象分配到最近的聚类中心，获得M个相应的类簇；分别计算每个类簇中所有数据对象属性值均值，获得M个新聚类中心；根据每个类簇的新聚类中心和初始聚类中心是否相同来选择是否更新初始聚类中心；将新聚类中心作为K均值算法的最终聚类中心。上述基于粒子群改进K均值算法的负荷曲线聚类方法有效提高了日负荷曲线聚类方法的准确性和收敛速度。
一种基于粒子改进均值算法负荷曲线方法系统

[发明专利]基于YOLOv3网络和均值漂移的目标与识别跟踪方法-CN202110578149.8有效
发明人：李天屿;赵海涛;韩哲;夏文超;朱洪波;王振坤;黄方宇 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-05-26 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明是一种基于YOLOv3网络和均值漂移的目标与识别跟踪方法，包括如下步骤：S1：制作目标数据集，将目标数据集输入YOLOv3算法训练网络；S2：将视频图像逐帧输入YOLOv3网络，检测完成后YOLOv3网络输出检测目标预测标签向量；S3：将检测目标预测标签向量中的多个目标边界框尺寸信息输入均值漂移目标跟踪算法，以每个目标的边界框尺寸信息作为均值漂移目标跟踪算法对应目标的搜索检测框尺寸大小；S4：对目标进行跟踪该方法解决了传统均值漂移目标跟踪算法搜索检测框的尺度不匹配问题，改善了传统均值漂移目标跟踪算法的局限性，提高了目标识别与跟踪算法的性能。
基于 yolov3 网络均值漂移目标识别跟踪方法

[发明专利]基于均值属性重要度的启发式方法-CN202211554923.2在审
发明人：刘旭东 -专利权人：刘旭东
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于均值属性重要度的启发式方法，其为求解属性约简的启发式算法。在监督邻域粗糙集中传统启发式算法求解约简时往往需要计算所有候选属性的重要度，这会产生巨大的时间消耗。为解决这一问题，本发明设计了一种均值属性重要度启发式信息。这种启发式信息将每一个条件属性下所有样本所代表的重要度求均值来表示该条件属性的属性重要度，并按照重要度大小进行排序，构造了基于均值属性重要度的启发式算法。该算法通过依次筛选已排好序的条件属性来减少计算约简时候选属性的遍历次数。实验结果表明，相较于传统的启发式算法以及其改进算法，基于均值属性重要度的启发式算法求约简的分类性能得到了提高，同时时间消耗有着显著减少。
基于均值属性重要启发式方法

[发明专利]一种针对filter类算法的筛选方法-CN201910365138.4在审
发明人：史晓非;马海洋;邓志宇 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2019-04-30 - 公布日： 2019-07-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种针对filter类算法的筛选方法，包括：设定特征维数numF的初始变化区间为；计算所述变化区间内算法稳定性指标及算法精度指标的均值和方差；根据得到的变化区间内算法稳定性指标的均值和方差及算法精度指标的均值和方差，构造算法评估指标；对算法评估指标进行修正，根据修正算法评估指标最小原则，得到特征维数的最优性能区间。本发明提供一种综合考虑特征选择的稳定性与特征子集分类精度的针对filter类算法的筛选方法，保证得到的特征子集具有较好稳定性的同时，兼顾分类精度。
算法方差算法稳定性变化区间精度指标评估指标特征维数特征子集筛选初始变化构造算法算法评估特征选择修正算法综合考虑最小原则最优性能分类修正保证

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