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[发明专利]一种基于小世界现象的文本聚类方法-CN202110815796.6在审
发明人：陈雪;王小飞;王鹏 -专利权人：上海大学
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小世界现象的文本聚类方法，具体步骤如下：(1)将文本集合中的所有文本首尾相接，合并为一个长文本；(2)对该长文本进行预处理；(3)将所有的名词和动词构建成一个词网络；(4)计算词网络中每个词的聚类系数；(5)根据步骤(4)所得的聚类系数，计算每个词的聚类权重；(6)将所有词的聚类权重进行softmax归一化，得到每个节点的聚类概率；(7)将词按照其聚类概率从大到小排列，选择TOPK个词作为聚类中心，对所有文本进行Kmeans聚类，输出聚类准确度。本方法充分利用文本结构的小世界特点，基于文本中词的聚类系数和聚类概率获取聚类中心，改进了传统的无监督聚类中随机选择聚类中心的方法，从而提高聚类收敛速度和聚类准确度。
一种基于世界现象文本方法

[发明专利]一种槽楔松紧度确定方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211518348.0在审
发明人：蒋军;周游游;陶诗迪;陈善清;黄明浩;聂靓靓;刘向东;凌鹏;唐安涛;黄文汉;肖畅;齐鹏超;陈皓南;谢璇;陈绪滨 -专利权人：南方电网调峰调频发电有限公司检修试验分公司;上海电气自动化设计研究所有限公司
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G01M13/00 文献下载
摘要：获取在液压压力下，敲击目标槽楔模型得到的原始声波信号，并确定初始松数据集及初始紧数据集；对数据集中的各声波信号进行预处理，得到松声波频域信号集及紧声波频域信号集；根据信号集中的频域峰值次数，分别确定初始第一聚类中心和初始第二聚类中心；根据初始第一聚类中心和初始第二聚类中心，对松紧声波频域信号集进行聚类，得到收敛第一聚类中心和收敛第二聚类中心；根据收敛第一聚类中心和收敛第二聚类中心，确定松紧度分类线；采用松紧度分类线对待检测槽楔进行松紧度确定
一种松紧确定方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于像素数聚类的模糊C-均值灰度图像分割方法-CN201310244384.7有效
发明人：尚荣华;齐丽萍;焦李成;李阳阳;王爽;公茂果;马晶晶;马文萍;吴建设 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2013-06-19 - 公布日： 2013-10-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于像素数聚类的模糊C-均值灰度图像分割方法，主要解决灰度图像分割准确率低的问题。其实现步骤是：(1)读入一幅灰度图像并统计灰度直方图；(2)随机初始化聚类中心；(3)计算每个灰度级到每个聚类中心的欧式距离；(4)由欧式距离计算每个灰度级到每个聚类中心所包含的像素总个数；(5)由像素总个数判断每个灰度级的类别，得到分类结果；(6)由分类结果计算每类的灰度均值作为新聚类中心；(7)由新聚类中心计算隶属度矩阵；(8)由隶属度矩阵更新聚类中心；(9)重复步骤(3)到步骤(8)直到满足终止条件，输出更新后聚类中心；(10)由更新后聚类中心对灰度图像进行分类，得到分割结果图。
基于素数模糊均值灰度图像分割方法

[发明专利]一种基于RFID数据强度-时间分布的初始聚类中心优化选取方法-CN201710545656.5有效
发明人：孙棣华;赵敏;郑林江;朱文霖 -专利权人：重庆大学
申请日： 2017-07-06 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于RFID数据强度‑时间分布的初始聚类中心优化选取方法，包括以下子步骤：根据移动扫描终端的移动速度、货包规格确定时间跨度；将经过预处理后的RFID数据集从起始时间开始，对每一个时间跨度内强度值大于设定阈值的数据进行筛选；计算每个时间跨度内数据的平均强度，并将平均强度和对应时间跨度时间区间的右端点进行保存；利用爬山法对保存的平均强度根据强度阈值进行聚类中心区域和非聚类中心区域划分；对于被划分为聚类中心区域的连续时间区间进行区间相连，取相连形成的区间的时间中点作为初始聚类中心，求出所有初始聚类中心。本发明利用RFID扫描数据的强度‑时间分布规律选取初始聚类中心，改善聚类中心的选取，提高聚类结果的准确性及稳定性。
一种基于 rfid 数据强度时间分布初始中心优化选取方法

[发明专利]一种分布式K-means电力用户分类方法、存储介质及分类设备-CN202010586720.6有效
发明人：黄玉雄;李更丰;张理寅;姜江枫;杨世海;陈星莺;曹晓东;余昆 -专利权人：西安交通大学;国网江苏省电力有限公司;河海大学
申请日： 2020-06-24 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：存储介质及分类设备，N个负荷聚合商各自获取管理的所有电力用户的用电数据；各负荷聚合商对管理的用电用户的日负荷时序数据进行归一化操作；形成N×N维邻接矩阵A；对归一化后的日负荷时序数据进行K‑means聚类，得到各自的聚类中心以及各聚类中心所表征的用户群；负荷聚合商之间基于邻接矩阵A共享聚类中心和各聚类中心下的用户数量，最终多家负荷聚合商均获得一致的聚类中心；整体迭代结束后，每个负荷聚合商均获得相同的聚类中心，且此聚类中心与基于全局数据的K‑means聚类中心一致，实现用户分类。
一种分布式 means 电力用户分类方法存储介质设备

[发明专利]增量数据的聚类方法、装置、设备及可读存储介质-CN201911099334.8在审
发明人：陈昊亮;许敏强;杨世清 -专利权人：广州国音智能科技有限公司
申请日： 2019-11-11 - 公布日： 2020-03-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种增量数据的聚类方法、装置、设备和可读存储介质，该增量数据的聚类方法包括对初始数据聚类，获取初始聚类结果，初始聚类结果包括初始数据的簇和各初始数据的簇的初始聚类中心；计算相对初始数据之后获取的增量数据到各初始聚类中心的初始距离组；若初始距离组中的最小距离不大于第一预设距离，则将增量数据添加到最小距离对应的初始聚类中心的簇中；若所述第一距离组中的最小距离大于第一预设距离，则将所述增量数据保存到缓冲区；对缓冲区中的增量数据聚类。对于获取的增量数据，不需要与初始数据一起全部重新迭代聚类，通过与初始聚类中心的距离对于增量数据进行聚类方式的区分，减少聚类方法需要的存储空间同时效率更高。
增量数据方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种将恒星光谱数据快速分类的方法-CN201910562679.6在审
发明人：栗雅婷;蔡江辉;杨海峰;张继福;赵旭俊 -专利权人：太原科技大学
申请日： 2019-06-26 - 公布日： 2019-10-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供的一种将恒星光谱数据快速分类的方法，首先寻找每一类的典型光谱作为聚类中心，然后其他光谱依据到每一类典型光谱之间的距离将其进行聚类。通常，聚类中心是那些在较小半径内具有较高密度并且彼此远离的数据点，本发明使用MNN(M最近邻居)，密度和距离来确定初始聚类中心。从光谱数据本身的特征出发，通过计算每条恒星光谱的密度和距离特征，构造一个能够反映该光谱成为聚类中心的概率函数，从而选择大概率的恒星光谱作为初始聚类中心，提高聚类的准确性。
恒星光谱聚类中心初始聚类中心典型光谱快速分类聚类光谱概率函数光谱数据数据点邻居概率

[发明专利]一种基于改进的Single‑pass聚类算法的微博话题检测方法-CN201711223603.8在审
发明人：沈琦;高云雪 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2017-11-29 - 公布日： 2018-03-23 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进的Single‑pass聚类算法的微博话题检测方法，包括微博文本内容采集，文本预处理，基于LDA建立文本向量模型，基于改进的Single‑pass聚类算法进行文本聚类，结果评测；改进的Single‑pass聚类算法包括增加时间参数、对类别数据计算聚类中心点和批量输入数据。本发明通过增加时间参数，保证话题的同一性；通过对类别数据计算聚类中心点，新数据与聚类中心点进行比较，这样有助于减少新数据与每条数据比较的次数，提高了计算的效率；通过对数据批量输入，即对数据先进行聚类然后再输入，新输入的聚类中心点和已聚类好的中心点进行比较，提高了运算效率，节省了运算空间。
一种基于改进 single pass 算法话题检测方法

[发明专利]一种最小方差优化初始聚类中心的模糊C均值聚类方法-CN201710503214.4在审
发明人：李学刚;狄岚;李斌;李通明 -专利权人：常州信息职业技术学院
申请日： 2017-06-27 - 公布日： 2017-11-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种最小方差优化初始聚类中心的模糊C均值聚类方法，属于数据挖掘与模式识别技术领域，包括以下步骤对输入数据集与样本点的距离关系进行聚类；将聚类分析方法用于对目标数据集聚类分析得到聚类标签；聚类分析后得到的聚类标签与原始标签依据评价指标进行性能评价本发明旨在解决模糊C均值的聚类效果受其初始化的聚类中心影响较大、不能保证得到最优解的问题，在FCM算法的基础上先进行初始聚类中心的选取，选取FCM初始聚类中心是以样本的方差作为启发信息，以样本的领域半径，选取K个位于不同区域上方差最小的样本点作为初始聚类中心，该算法不需要设置任何参数。
一种最小方差优化初始中心模糊均值方法

[发明专利]数据筛选方法、装置、存储介质及电子设备-CN201911340834.6在审
发明人：郭子亮 -专利权人： OPPO（重庆）智能科技有限公司
申请日： 2019-12-23 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种数据筛选方法、装置、存储介质及电子设备，其中，通过获取已标注类别的数据样本的样本标识，并获取对应样本标识的标识向量；然后，将已标注类别的类别数作为聚类类别数对标识向量进行聚类处理；然后，对于每一聚类类别，获取其聚类中心标识向量与非聚类中心标识向量的相似度；然后，确定出每一聚类类别中与聚类中心标识向量的相似度未达到预设相似度的目标非聚类中心标识向量，将其表征的数据样本的已标注类别判定为标注噪声；最后，滤除每一聚类类别中目标非聚类中心标识向量所对应的数据样本，从而达到提高数据样本标注质量的目的，以为机器学习提供高质量的数据样本。
数据筛选方法装置存储介质电子设备

[发明专利]基于改进型聚类算法的毫米波雷达跌倒检测方法及系统-CN202110619716.X有效
发明人：张琳;李向东;颜广;徐丽;张延波;刘成业 -专利权人：山东省科学院自动化研究所
申请日： 2021-06-03 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进型聚类算法的毫米波雷达跌倒检测方法及系统，采集被检测人员动作场景数据；对被检测人员动作场景数据进行预处理，得到数据样本；根据数据类型的不同，设定k个聚类中心；依据设定的设定k个聚类中心，基于改进型聚类算法对数据样本进行聚类处理；其中，基于改进型聚类算法，根据一阶差分绝对值初始化第一个聚类中心；采集被检测人员的新动作场景数据，计算新动作场景数据与k个聚类中心之间的距离；将距离最小值对应的聚类中心的类别标签作为跌倒检测状态本发明提供了基于K聚类算法的毫米波跌倒检测雷达数据分析与处理方法，大大提高了数据分类的准确度。
基于改进型算法毫米波雷达跌倒检测方法系统

[发明专利]文章聚类方法、装置、电子设备、存储介质-CN201811040361.3在审
发明人：刘子丁 -专利权人：北京京东金融科技控股有限公司
申请日： 2018-09-06 - 公布日： 2020-03-17 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种文章聚类方法、装置、电子设备、存储介质，文章聚类方法，包括：向量化一待聚类文章获得待聚类文章的待聚类特征向量；计算所述待聚类特征向量与子类中心向量的相似度，所述子类中心向量依据该子类中已聚类特征向量计算；若所述相似度小于预设相似度阈值，则将所述待聚类特征向量所指示的待聚类文章归入该子类；以及更新归入所述待聚类文章的子类中心向量。
文章方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种多源数据可视分析与展现方法及系统-CN201911023724.7在审
发明人：夏侯康;曾林华;王丽娟;冯景亮 -专利权人：广东机场白云信息科技有限公司
申请日： 2019-10-25 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：多源数据可视分析与展现方法，包括：接收所有数据信息，对数据进行清洗，删除异常数据，得到数据样本集合；根据数据样本类型，选定聚类数K值的大小；将数据样本集合中的数据样本按最小距离原则分配到最邻近聚类；根据最临近聚类结果，重新计算K个聚类的中心，并作为新的聚类中心；判断是否收敛即判断聚类中心是否不再发生变化，若未收敛，重复直至收敛，得到最佳聚类结果；按照最佳聚类结果，为数据样本标上相应标签，与展示模板一一对应，进行展示多源数据可视分析与展现系统，包括：数据样本处理模块；聚类数选定模块；临近聚类模块；聚类中心运算模块；最佳聚类运算模块；展示模块。
数据样本聚类多源数据聚类结果聚类中心可视收敛集合处理模块聚类模块聚类运算数据信息选定模块异常数据运算模块展示模块展现系统重新计算最小距离分析清洗删除展示标签邻近重复分配

[发明专利]基于特征权重的全局K-均值聚类方法-CN201110208617.9无效
发明人：于昕;焦李成;惠转妮;刘芳;曹宇;吴建设;王达;王爽;李阳阳 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2011-07-22 - 公布日： 2011-11-23 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种基于特征权重的全局K-均值聚类方法，其实现过程为：首先将数据聚为一类，其最优聚类中心为所有数据的质心，接着通过计算求出目标函数最小的数据点并将该数据点作为下一类的初始聚类中心，再利用带有特征权重的K-均值方法迭代更新得到聚为两类时的最佳聚类中心，采用同样的方法依次增加聚类中心数进行更新迭代直到聚完设定的K类为止，这样就完成了将所有数据点聚到K类的整个过程。本发明将全局K-均值方法与带有特征属性的K-均值相结合，构造了一种新的基于特征权值的全局K-均值聚类方法，聚类结果十分稳定，通过与几种K-均值类聚类方法的实验结果比较，证明本发明的聚类方法的有效性和鲁棒性
基于特征权重全局均值方法

[发明专利]一种基于常规测井的致密砂砾岩储层孔隙结构评价方法-CN202110389007.7有效
发明人：李玮;刘向君;施雷庭;张玉龙 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2021-04-12 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：S1、将9条常规测井曲线两两交会分析，得到敏感参数；S2、基于所选取的测井参数作为输入，采用主成分分析方法得到能够表征高维输入空间的第一、第二主成分，实现降维；S3、首先对各类孔隙结构的点群计算其初始聚类中心，并计算各点距离其聚类中心的欧式距离；将距离最远的点剔除并重新计算聚类中心，重复此过程，直至聚类中心的移动量可忽略，此时对应的位置为最终聚类中心；依次完成各类点集合的聚类中心计算；S4、将实际地层常规测井数据投影到第一、第二主成分交会图中，计算并比较该点与各聚类中心之间的距离，该点离哪类点的聚类中心最近就属于哪一类。
一种基于常规测井致密砂砾岩储层孔隙结构评价方法

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