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[发明专利]基于因子分析的生产制造数据分层聚类方法-CN202011132730.9在审
发明人：刘兴惠;李至立 -专利权人：山东纬横数据科技有限公司
申请日： 2020-10-21 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了工业数据分析技术领域的基于因子分析的生产制造数据分层聚类方法，包括以下步骤：S1：因子分析：通过样本中的调査指标进行因子分析操作，将调查指标进行归类，分成若干类，降低需分层的维度；S2：一层聚类：通过一层聚类对同类指标进行初始聚类，得到聚类中心候选集；S3：二层聚类：通过对聚类中心候选集进行二次优化聚类，得到精确聚类中心，最终得到聚类分层结果。基于海量生产制造数据，对数据进行分层聚类，使其达到较好的聚类效果，从而提高生产制造数据的抽样查询效率，提生产制造数据处理的实时性。
基于因子分析生产制造数据分层方法

[发明专利]一种集成电力负荷曲线聚类方法-CN201811425170.9有效
发明人：戚远航;蔡延光;罗育辉;陈厚仁;王世豪 -专利权人：电子科技大学中山学院
申请日： 2018-11-27 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种集成电力负荷曲线聚类方法。在我国电网公司加大需求侧改革力度、更加有效进行电力系统运行经济调度的大背景下，本发明专利提出一种快速有效的电力负荷聚类算法。首先使用SOM神经网络对原始电力负荷数据进行粗聚类，获得聚类后的类中心；然后利用DBSCAN算法对粗聚类后的类中心进行聚类，将同类的类中心对应的类簇进行合并；最后将类簇中的偏离元素剔除并放入最相似类中，获得最优聚类结果。
一种集成电力负荷曲线方法

[发明专利]一种基于Kmeans-AHC混合聚类算法的配电网线损异常检测方法-CN202010856767.X在审
发明人：康忠健;罗霖;李伟秀 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2020-08-24 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于Kmeans‑AHC混合聚类算法的配电网线损异常检测方法，包括：基于影响配电网线损的影响因素，采集多个特征数据用于混合聚类算法，构建配电网线损特征指标体系；基于有监督指标与无监督指标相结合的综合指标数据来确定最优聚类中心数；基于K‑Means聚类算法与凝聚型层次聚类相结合的混合聚类算法，优化初始聚类中心的选取；通过决策判断模型对配电网线损异常样本进行诊断识别。本发明利用混合聚类算法无监督学习的特点，解决了初始聚类中心以及最优聚类中心数的选取问题，适用于处理电网建设初期海量无标签运行数据，提高了配电网线损异常检测的准确度。
一种基于 kmeans ahc 混合算法配电网线异常检测方法

[发明专利]一种基于内容中心网络的改进K均值聚类路由方法-CN202010040289.5在审
发明人：覃丽娟 -专利权人：东方红卫星移动通信有限公司
申请日： 2020-01-15 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： H04L12/721 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于内容中心网络的改进K均值聚类路由方法，包括以下步骤：S1：对K均值聚类算法进行改进，其中改进的方面为相似性度量的定义、聚类准则函数的确定、聚类数目的确定、初始聚类中心的选取和迭代聚类中心的确定；S2：利用步骤S1中改进后的K均值聚类算法对内容中心网络节点进行聚类；S3：聚类完成后，将每个聚类内部节点分为边缘节点、控制节点和普通节点；S4：设计Hello包、Response包、内容路径信息表和缓存路径信息表格式
一种基于内容中心网络改进均值路由方法

[发明专利]一种城市中心识别方法、终端及存储介质-CN202210898771.1有效
发明人：马丁;朱维;陈业滨;赵志刚;郭仁忠 -专利权人：深圳大学
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明提供了一种城市中心识别方法、终端及存储介质，通过预设距离聚类算法，按照预设聚类距离集合中的各预设聚类距离，依次对待识别城市的OD数据进行聚类，得到预设聚类距离下的多个聚类多边形，直至预设聚类距离下的聚类多边形与待识别城市的行政区划范围的重叠度大于或等于第一预设阈值，以得到不同的预设聚类距离下的聚类多边形；根据聚类多边形以及待识别城市的土地利用数据，确定各聚类多边形的土地多样性值；基于各聚类多边形的土地多样性值，从预设聚类距离中确定最佳聚类距离；根据最佳聚类距离下的聚类多边形，确定待识别城市的城市中心，以实现对城市中心的有效量化。
一种城市中心识别方法终端存储介质

[发明专利]一种电力通信数据资源并行化聚类方法-CN201810559130.7在审
发明人：李星南;曾瑛;林斌;付佳佳;施展;吴赞红 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心
申请日： 2018-06-01 - 公布日： 2018-11-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于电力系统技术领域，更具体地，涉及一种电力通信数据资源并行化聚类方法，首先并行化计算数据集中各样本点的点密度；然后根据点密度大小和相互间的距离，选择k个初始聚类中心；最后利用k‑medoids算法在Hadoop平台上并行化进行非中心点分配和中心点更新，直到每个聚类的中心点和非中心点不再发生变化，得到最终的聚类结果。本发明结合各样本点计算的点密度大小及相互间的距离约束确定选取聚类算法的初始点，改进初始聚类中心的选取机制，使聚类迭代运算更加地有效，降低搜索范围，提高聚类效果；并行化资源分配进行优化，减少聚类时间，提高聚类精度
聚类并行化中心点初始聚类中心电力通信数据资源样本点电力通信网络电力系统技术电力数据计算数据聚类迭代聚类结果聚类算法距离约束有效分析资源分配综合效益初始点算法运算搜索分配更新优化改进

[发明专利]一种基于融合进化算法的日负荷曲线聚类方法及系统-CN202110613240.9在审
发明人：覃日升;李胜男;况华;姜訸;段锐敏 -专利权人：云南电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请属于电力系统分析与控制技术领域，提供一种基于融合进化算法的日负荷曲线聚类方法及系统，所述一种基于融合进化算法的日负荷曲线聚类方法包括：获取多个用户的原始日负荷曲线负荷并预处理，随机生成S个遗传算法个体形成初始化种群，所述个体由聚类中心编码构成；根据模糊C均值算法更新每个个体的聚类中心编码，获得数据对象对于聚类中心的隶属度矩阵，选定适应度函数，计算个体适应度值；循环重复对种群中个体的遗传操作和个体的聚类中心编码更新操作，直至当前退火温度小于退火终止温度；选取种群中适应度值最大个体的聚类中心编码值确定为最终聚类中心。上述基于融合进化算法的日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。
一种基于融合进化算法负荷曲线方法系统

[发明专利]基于自适应分段聚合近似的电力负荷曲线形态聚类方法-CN201810242171.3有效
发明人：胥威汀;叶希;沈力;苟竞;唐权;李婷;王云玲;杨新婷;王潇笛 -专利权人：国网四川省电力公司经济技术研究院
申请日： 2018-03-22 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应分段聚合近似的电力负荷曲线形态聚类方法，其包括将原始电力负荷曲线数据序列分为若干数据段，之后通过计算固定时间窗内爬坡事件总数以及基于斜率提取的边缘点总数，并通过爬坡事件总数及边缘点总数对电力负荷曲线进行降维；当电力负荷曲线的维度达到预设维数时，根据聚类数在电力负荷曲线中选取聚类中心，并计算电力负荷曲线的负荷点到每个聚类中心的SBD距离；根据负荷点到聚类中心的SBD距离，将负荷点划分至距离其最近聚类中心所在类别，并更新每个类别的聚类中心；采用更新后的聚类中心对所有电力负荷曲线的负荷点再次聚类，直至迭代次数达到最大迭代次数或所有类别的负荷点不再发生变化时，输出聚类结果。
基于自适应分段聚合似的电力负荷曲线形态方法

[发明专利]一种根据网站聚类结果进行分析的方法及装置-CN201510981282.2在审
发明人：杨诗;向园;洪春晓;吕俊 -专利权人：北京奇虎科技有限公司;奇智软件（北京）有限公司
申请日： 2015-12-23 - 公布日： 2017-06-30 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种根据网站聚类结果进行分析的方法及装置，由于本发明实施例提供的方法采用了将聚类中心集中的第三距离的预测值大于或者等于两倍的第一距离的预测值对应的第二聚类中心点进行过滤的技术方案，所获得的聚类结果会包括以领域信息、结构信息和访客信息为基准维度对网站集群中的每一个网站进行聚类后的聚类信息，从而能够根据获得的聚类结果为后续的网站建设提供数据支持，并无需计算第二聚类中心点与样本点之间的距离，也无需计算第二样本点与其他待遍历聚类中心点之间的距离，减少了计算第二样本点与其他待遍历聚类中心点之间的距离所消耗的时间及计算量，提高了数据聚类的计算效率。
一种根据网站结果进行分析方法装置

[发明专利]一种预测海洋盲区表面温度的方法-CN201911350296.9有效
发明人：杨嘉琛;刘龙韬 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06F16/906 文献下载
摘要：本发明涉及一种预测海洋盲区表面温度的方法,包括：通过海洋物联网的温度传感器收集海洋表面的温度；对采集到的各个测量点的海洋表面温度数据使用模糊聚类算法，通过聚类的方法对海洋中的每条数据进行聚类，确定海洋表面温度的聚类的初始中心点，根据模糊聚类得到的聚类中心点，计算聚类中各个点关于该模糊区域的隶属度矩阵；重新计算获取聚类中心点；根据所计算得到的隶属度矩阵，重新对隶属度进行划分，更新海洋表面温度的聚类中心；计算得到聚类中心对其他数据点的隶属度后；预测两个海洋表面温度测量点之间的海洋盲区的表面温度，通过海洋表面温度的聚类中心和已经计算出的该点的关于不同模糊区域的隶属度，预测海洋表面温度盲区的温度。
一种预测海洋盲区表面温度方法

[发明专利]聚类方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210526025.X在审
发明人：刘赫阳;林仕锋;梁昊远 -专利权人：深圳追一科技有限公司
申请日： 2022-05-16 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请涉及一种聚类方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取类簇密度相关属性；从待聚类的数据点集中筛选符合类簇密度相关属性的中心点；从筛选出的中心点中确定当前中心点，针对当前中心点按照第一扩展半径进行扩展得到初始类簇；基于最小扩增数量阈值对初始类簇再次进行半径扩展，得到与当前中心点对应的目标类簇；从筛选出的中心点中确定新的当前中心点，返回执行针对当前中心点按照第一扩展半径进行扩展得到初始类簇以迭代聚类，直至针对数据点集中选取的各个中心点聚类处理完毕。采用本方法能够提高聚类结果准确性。
方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于台区电气特征参数的低压台区聚类方法-CN201610475908.7在审
发明人：刘丽平;李亚;李柏青;白江红;易俊;张健;王琦 -专利权人：中国电力科学研究院;国家电网公司;华北电力大学
申请日： 2016-06-24 - 公布日： 2016-11-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于台区电气特征参数的低压台区聚类方法，包括以下步骤：步骤1：对台区电气特征参数进行标准化处理；步骤2：选取初始聚类中心；步骤3：对台区进行k‑means聚类，得到聚类结果；步骤4：计算聚类结果的轮廓系数；步骤5：选取最优聚类结果。本发明提出的台区聚类方法利用轮廓系数来选取最优聚类结果，增加了聚类结果的准确度；通过计算评价指标来选取初始聚类中心，与传统的k‑means聚类方法相比，此改进聚类方法的聚类结果对初始聚类中心不再敏感。
一种基于电气特征参数压台区聚类方法

[发明专利]一种网站聚类的方法及装置-CN201510982364.9在审
发明人：杨诗;向园;洪春晓;吕俊 -专利权人：北京奇虎科技有限公司;奇智软件（北京）有限公司
申请日： 2015-12-23 - 公布日： 2017-06-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种网站聚类的方法及装置，由于本发明实施例提供的方法采用了将聚类中心集中的第三距离的预测值大于或者等于两倍的第一距离的预测值对应的第二聚类中心点进行过滤的技术方案，所获得的聚类结果会包括以领域信息、结构信息和访客信息为基准维度对网站集群中的每一个网站进行聚类后的聚类信息，从而能够根据获得的聚类结果为后续的网站建设提供数据支持，并且在当前聚类距离遍历过程中无需计算第二聚类中心点与样本点之间的距离，也无需计算第二样本点与其他待遍历聚类中心点之间的距离，因此，减少了计算第二样本点与其他待遍历聚类中心点之间的距离所消耗的时间及计算量，提高了数据聚类的计算效率。
一种网站方法装置

[发明专利]一种基于密度峰值的数据流聚类方法及装置-CN202110516513.8在审
发明人：郎非;周伟清 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于密度峰值的数据流聚类方法及装置，涉及数据处理技术领域。该方法把杰卡德相似距离和高斯核函数相结合，用来计算演化数据流的局部密度，并引入一种核密度估计的启发式策略，从局部密度较大的点中选择出局部聚类中心点。最后通过变尺度的桶序列记录局部聚类中心点，当聚类请求到来，合并局部聚类中心，得出全局聚类中心。该方法能够识别数据流中的概念漂移，快速聚类数据流，具备良好的聚类性能。
一种基于密度峰值数据流方法装置

[发明专利]一种改进K-means聚类的航迹关联方法-CN201910567121.7在审
发明人：郭云飞;钱文杲;袁继成;王建中;薛梦凡 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2019-06-27 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种改进K‑means聚类的航迹关联方法，本发明首先从局部航迹集合中随机选取一条局部航迹作为初始聚类中心。第二，计算每条局部航迹与当前已有聚类中心之间的最短距离。第三，计算每条局部航迹被选为下一个聚类中心的概率并选择下一个聚类中心；第四，迭代第二步和第三步直到选择出聚类中心。第五，计算每条局部航迹与聚类中心间的距离。第六，将局部航迹分配到距离最小的聚类中心所对应的类中。第七，重新计算聚类中心和均方差之和。第八，迭代第五步到第七步直到均方差之和收敛并得到航迹关联结果。
航迹聚类中心关联结果均方差关联迭代初始聚类中心随机选取重新计算最短距离聚类收敛改进集合分配概率

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