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[发明专利]用碳数据聚类方法、装置、设备及存储介质-CN202210488371.3在审
发明人：张毅骏;徐汪洋;黄俊里;傅可心;狄东杰 -专利权人：上海和零科技有限公司
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种用碳数据聚类方法、装置、设备及存储介质。该方法通过获取各个待聚类对象对应的用碳时间序列数据，根据各用碳时间序列数据确定各个待聚类对象组合分别对应的用碳时间序列集合，进而针对各待聚类对象组合，根据待聚类对象组合对应的用碳时间序列集合确定待聚类对象组合在各个时间点下的切片密度，并根据切片密度确定待聚类对象组合对应的密度有效时间比例，根据各个待聚类对象组合对应的密度有效时间比例，确定各待聚类对象对应的目标聚类结果，实现了基于各待聚类对象的用碳时间序列数据对各待聚类对象自动聚类，所得到的聚类结果还可用于进行后续的用碳分析，如根据聚类结果设计各聚类簇对应的减碳方案。
数据方法装置设备存储介质

[发明专利]一种建筑人员用能行为聚类方法、装置及计算机设备-CN202310753281.7在审
发明人：马荣江;李金伟;邓梦思;曹晓玲;钟巍;余南阳 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/2321 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种建筑人员用能行为聚类方法、装置及计算机设备，该方法包括：获取建筑人员用能行为数据集；对建筑人员用能行为数据集进行预处理，得到建筑人员用能行为数据集的估计导数数据集；确定多个第一目标聚类中心，基于估计导数数据集和每个第一目标聚类中心，得到对应于每个第一目标聚类中心的第一目标聚类；确定在多个第一目标聚类下用能设备的启停次数方差和以及用能时长方差和；判断多个第一目标聚类下的用能设备的启停次数方差和、用能时长方差和以及第一目标聚类中心是否均收敛；若是，得到第一聚类结果，进而通过聚类分析，得到运行规律即第一聚类结果，进而为后期的自动化管理用能设备提供有力依据。
一种建筑人员行为方法装置计算机设备

[发明专利]一种时空轨迹数据的频繁模式增量挖掘方法和电子设备-CN202010183569.1有效
发明人：钱塘文;徐勇军;吴琳;邵泽志;余泳 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2020-03-16 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种时空轨迹数据的频繁模式增量挖掘方法和电子设备，该方法用于对船舶或者航空器的时空轨迹数据进行挖掘，该方法先对轨迹点进行聚类形成多个聚类类簇，每个聚类类簇包括聚类中心和聚类范围，每个聚类中心配有一个身份标识，提取经纬度坐标落在相应聚类类簇的聚类范围的轨迹点并将其用该聚类类簇的聚类中心的身份标识表示，得到用聚类中心的身份标识按序排列表示的经映射后的轨迹，对经映射后的轨迹进行频繁模式挖掘，具有抗干扰性强且便于识别目标的重复轨迹的特定
一种时空轨迹数据频繁模式增量挖掘方法电子设备

[发明专利]一种乡村供用能典型场景确定方法及系统-CN202210677456.6在审
发明人：杨佳霖;何欣;赵鹏翔;杨勇;周喜超;王冰;周治伊;丛琳;张海龙;刘文飞;牛浩明 -专利权人：国网甘肃省电力公司电力科学研究院;国网综合能源服务集团有限公司
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种乡村供用能典型场景确定方法及系统，采用CIW‑SPSO对乡村供用能样本集选取初始聚类中心，后通过双尺度相似性的K‑means聚类算法对选取样本聚类划分类簇，最后采用同步回代消除算法从每个类簇内的样本集合中提取唯一样本，获得乡村供用能典型场景。结合双尺度综合距离，使用基于Logistic映射的CIW‑SPSO生成初始聚类中心，寻优能力强，收敛速度快，能够在整个搜索区域内得到使聚类目标函数尽可能小的聚类中心，有效地减少K‑means算法对初始中心的依赖，提高算法的聚类精度。能用少量乡村供用能典型场景描述大量复杂性场景特征，样本聚类效果稳定，场景缩减时间短，降低计算复杂度。
一种乡村供用能典型场景确定方法系统

[发明专利]一种定位问题代码的方法和装置-CN202010611266.5在审
发明人：王梦津 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取流量回放中各条对比失败的测试用例的用例信息；基于初始的聚类规则，根据各条所述测试用例的用例信息，对各条所述测试用例进行聚类；根据每次聚类的结果，通过迭代方式更新所述聚类规则；基于更新后的聚类规则，根据各条对比失败的待定位测试用例的用例信息，对各条所述待定位测试用例进行聚类，根据聚类结果定位出问题代码。
一种定位问题代码方法装置

[发明专利]一种基于LSTM神经网络的智慧楼宇用户用能行为预测方法-CN202111205156.X在审
发明人：肖荣洋;黄鸿标;涂永昌;蒋国钧;黄雁;张丽镪;江顺源;陈泓霖;丘雪娇;曾蕴华;黄华;李鹏;童荣斌;戴思学 -专利权人：国网福建省电力有限公司龙岩供电公司
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于LSTM神经网络的智慧楼宇用户用能行为预测方法，包括以下步骤：采集历史用能数据；收集楼宇中每一用户每日的历史用能数据，获得每一用户的历史日负荷曲线；用能行为分类；采用K‑Means聚类算法对所有用户的历史日负荷曲线进行聚类，通过计算轮廓系数和DBI指数确定聚类的最佳簇个数K，得到K个聚类结果，并分别对每个聚类结果中的数据添加用户用能行为标签；训练预测模型；根据聚类结果，构建K个LSTM神经网络，以各聚类结果中用户的历史日负荷曲线作为训练样本分别对各LSTM神经网络进行训练，得到K个用能行为预测模型；利用训练好的K个用能行为预测模型对未来楼宇中任一用户的用能行为进行预测。
一种基于 lstm 神经网络智慧楼宇用户行为预测方法

[发明专利]测试用例生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210866993.5在审
发明人：朱迪;王东成 -专利权人：天翼云科技有限公司
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本申请涉及软件开发技术领域，尤其涉及一种测试用例生成方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取待测试程序的多个用例中的每个用例的目标执行参数；确定多个用例中的任意两个用例之间的目标执行参数的相似度，获得相似度矩阵；基于相似度矩阵对多个用例进行聚类处理，获得初始的聚类结果；采用迭代更新方式执行以下操作，直至满足第一迭代结束条件：基于监督信息和聚类结果对相似度矩阵进行调整，并基于调整后的相似度矩阵对多个用例进行聚类处理，获得本次的聚类结果；从获得的最新的聚类结果中选择满足第一预设条件的用例集，生成测试用例。
测试生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于曲线聚类算法的用户用能特征挖掘方法-CN202110179522.2在审
发明人：王珂;张磊;马骏达;祝潇瀛;王益旭;卢意;刘旭;张凯翔;胡卫军 -专利权人：国网浙江省电力有限公司金华供电公司;国网浙江省电力有限公司
申请日： 2021-02-07 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明属于电力技术领域，具体涉及一种基于曲线聚类算法的用户用能特征挖掘方法，包括：获取的用户用电数据并进行数据预处理；利用DTW曲线聚类算法对预处理后的数据进行用户聚类，将用户划分成不同类别；对各类别用户进行用能分析；基于用能分析构建用户用能特征库，用于存储不同类别用户聚类中心、用能特征；基于构建的用能特征库，使用DTW聚类算法判断新用户所属类别，并获取该类别用户用能特征，构建用户用能画像。本发明集成了数据处理、用户自动化归类、用户用能特征自动分析、用户用能特征库构建、客户用能画像生成的自动分析。
一种基于曲线算法用户特征挖掘方法

[发明专利]一种基于马尔科夫聚类算法的动态聚类方法-CN202111457725.X在审
发明人：张陈欢 -专利权人：北京航天长峰科技工业集团有限公司
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于马尔科夫聚类算法的动态聚类方法，将数据集按照适合改进后的马尔科夫聚类算法的数据规模P进行批量聚类，即每次从数据集选取数据规模为P的数据集进行聚类，使用代表点算法在有新增数据时快速完成聚类更新，用相对较少的数据点来描述数据集的特点，对于新增数据和原有数据分别利用代表类簇的代表点进行聚类，并根据聚类结果进行类别合并从而完成聚类更新，从而减少每次参与聚类的数据量，提高聚类的效率。
一种基于马尔科夫聚类算法动态方法

[发明专利]基于空间最短距离平均的密度自适应无监督聚类方法-CN201310735562.6在审
发明人：张大为;项明 -专利权人：辽宁师范大学
申请日： 2013-12-28 - 公布日： 2014-04-30 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于空间最短距离平均的密度自适应无监督聚类方法，步骤如下：计算空间中任意两点间最短距离平均，生成距离矩阵；根据距离密度和矩阵用递归扩散的方法寻找高密聚类区；根据最短距离平均倍数系数步长调整距离密度范围；根据设定的最小聚类数和最大聚类数稳定宽度判断聚类过程是否结束；根据在不同密度范围下得到的聚类数，按照聚类密度变化的次序对聚类数绘制曲线；根据聚类数变化曲线中的聚类数稳定窗口识别主要聚类和离群点；根据聚类数变化曲线中聚类数稳定区域出现的先后次序绘制聚类层次树图；根据聚类层次树图差分计算出不同层次的聚类，得到最终的聚类及离群点。
基于空间短距离平均密度自适应监督方法

[发明专利]基于高斯回归算法的K-Means聚类分析车道流量方法-CN201910021716.2有效
发明人：李永强;阮嘉烽;冯远静;杨程赞;陆超伦;童帅;陈宇;陈浩 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-01-10 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：聚类分析车道流量方法，包括以下步骤：1)获取某条交叉路口的过车流量统计数据；2)运用超参数优化的高斯回归算法进行平滑处理，得到回归后的车流函数；3)根据得到的车流函数，拟合画出平滑的流量曲线；4)设置初始最大聚类簇数，用K‑Means聚类的方法遍历各簇数值；5)利用轮廓系数法对聚类结果处理；6)通过阈值计算，合并近似簇后得到一个最佳聚类簇数值；7)以最佳聚类簇数值为新簇值，用K‑Means方法再一次聚类得到最后这一周最佳聚类效果；8)参考聚类结果给出相应的周最佳调度方案。本发明利用聚类算法把类似的流量分布的日期归为同一类，得到更加精确的流量分类结果。
基于回归算法 means 聚类分析车道流量方法

[发明专利]一种具有缺失核的多视图聚类机器学习方法-CN201810909626.2在审
发明人：郑军;刘新旺 -专利权人：聚时科技(上海)有限公司
申请日： 2018-08-10 - 公布日： 2019-01-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种具有缺失核的多视图聚类机器学习方法，该方法将填充与聚类相融合，在聚类的引导下填充缺失核，用填充的核进行聚类，包括以下步骤：1)获取目标数据样本，将所述目标数据样本映射至多核空间；2)建立缺失多核k‑均值聚类优化目标函数；3)采用三步交替法求解所述缺失多核k‑均值聚类优化目标函数，实现聚类。与现有技术相比，本发明考虑填充和聚类的联合优化，具有聚类效果好等优点。
聚类填充优化目标函数机器学习均值聚类视图聚类多核获取目标联合优化目标数据数据样本交替法求解映射样本融合

[发明专利]一种基于角度特征的短时序基因表达数据聚类方法-CN202010060429.5有效
发明人：李爱民;刘雅君;裴广胜;刘光明;费蓉;周红芳;王磊;黑新宏 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2020-01-19 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G16B30/00 文献下载
摘要：一种基于角度特征的短时序基因表达数据聚类方法，包括以下步骤：步骤1，计算角度特征；步骤2，用Affinity Propagation聚类算法聚类；步骤3，获得功能显著的类；把基因表达变化趋势相似的基因聚为一类，同属于一类的基因有功能相似的趋势；对于每一个基因，相邻时间点的基因表达的变化可以计算出角度特征，反映基因表达的局部变化趋势；对于每个时间点，用换算后的角度间接反映整体的表达水平情况；以这些角度为特征，皮尔森相关系数作为相似性测度，相关系数越大，表示两个基因的表达谱越相似；然后用Affinity Propagation聚类算法聚类；具有聚类结果更能反映基因功能、聚类结果做功能富集分析的p值更小的特点。
一种基于角度特征时序基因表达数据方法

[发明专利]一种基于负荷曲线距离和形状的负荷分类方法-CN201610810618.3在审
发明人：谢晓帆;李斌;陈巍;王磊;蓝师嘉;罗有国 -专利权人：国网江西省电力公司赣州供电分公司;国家电网公司
申请日： 2016-09-08 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种负荷分类的技术领域，具体涉及一种基于负荷曲线距离和形状的负荷分类方法；该方法包括以下步骤对用户负荷数据进行数据预处理，用K‑means聚类法对专变用户进行聚类，分别选不同的K，找出最佳聚类数目时各类的类中心；选取电网每周工作日的平均总负荷曲线为样本，用主成分分析法对样本计算各属性的权重；将K‑means聚类法得到的类中心作为初始类中心；用类均值更新类中心；重复步骤直至类中心不再变化，即可得到负荷分类。本发明从聚类数目的确定、初始类中心的选择、相似性度量以及迭代过程上作改进，形成一种基于负荷曲线距离和形状的负荷分类方法，该方法具有效率高、精准度高等特点。
一种基于负荷曲线距离形状分类方法

[发明专利]用于图形图像的k近邻局部搜索遗传自动聚类方法-CN201210391449.6有效
发明人：刘若辰;史文博;焦李成;刘静;马文萍;张向荣;马晶晶;王爽 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2012-10-15 - 公布日： 2013-02-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于图形图像的k近邻局部搜索遗传自动聚类方法，主要解决现有自动聚类算法在聚类时易陷入局部最优的缺陷。其实现步骤是：（1）用canny算子检测图像的轮廓；（2）用shape context方法描述图像的轮廓并计算轮廓点的匹配代价矩阵；（3）根据匹配代价矩阵用dynamic programming方法对轮廓点进行匹配；（4）用procrustes analysis方法对匹配的轮廓点进行变换；（5）将变换后的匹配轮廓点用字符串表示并测量字符串间的edit距离；（6）根据字符串的edit距离计算图像间的距离；（7）用遗传自动聚类算法对图像进行聚类本发明具有易于达到全局最优，寻找到正确聚类数的优点。
用于图形图像近邻局部搜索遗传自动方法

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