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[发明专利]驾驶员识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质-CN202211384426.2在审
发明人：张瑞友;邹文钺 -专利权人：东北大学
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本申请公开了一种驾驶员识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质，涉及互联网技术及驾驶员识别领域，利用主成分因子分析对高维行车指标数据降维，并利用K‑means算法进行聚类，识别出每一次行车事件是由哪名司机驾驶获取目标车辆的目标采样数据进行数据清洗，得到多个行车事件对应的行车数据；对每个行车事件指示的行车数据进行计算，得到每个行车事件对应的指标组，以及采用因子分析对每个指标组进行降维处理，得到多个行车事件对应的待聚类数据，指标组包括多个维度指标；基于k‑means算法，对待聚类数据进行聚类运算，得到目标车辆对应的驾驶员身份识别聚类结果。
驾驶员识别方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]数据点的图聚类方法、装置、存储介质和设备-CN202211391756.4在审
发明人：李银宝 -专利权人：嘉兴聚速电子技术有限公司;北京川速微波科技有限公司
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F18/2323 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种数据点的图聚类方法、装置、存储介质和设备，其中，所述方法包括：计算数据点的总数，并生成可达距离矩阵，根据可达距离矩阵分别生成密度变化率矩阵和信号强度变化率矩阵，对密度变化率矩阵和信号强度变化率矩阵进行筛选，对筛选后的密度变化率矩阵和信号强度变化率矩阵进行求交集运算，获得可达邻点矩阵，根据可达邻点矩阵和预设噪声识别门限获得图聚类结果。当待测数据集包含多种类型特征的数据点且需要从多个维度进行聚类时，通过本发明能自适应的实现数据点聚类，降低人工调参的复杂度及计算结果对参数的依赖度，提高聚类结果的稳定性和可靠性，且计算快、计算效率高。
据点图聚类方法装置存储介质设备

[发明专利]视频搜索的方法及装置-CN201410510539.1有效
发明人：张涛;陈志军;王琳 -专利权人：小米科技有限责任公司
申请日： 2014-09-28 - 公布日： 2019-02-12 - 主分类号： G06F16/73 文献下载
摘要：方法包括：将视频库中视频提取关键帧，提取关键帧中局部特征，利用聚类算法将所述局部特征进行聚类；将待搜索视频提取关键帧，提取关键帧中局部特征作为待搜索局部特征；利用所述聚类算法确定所述待搜索局部特征所属聚类；根据视频中所包含的、与所述待搜索局部特征属于同一聚类的局部特征的数量，从所述视频库中确定出与所述待搜索视频匹配的视频。本公开能够避免以关键帧为对象重复搜索过程，降低了搜索运算量，提高了搜索效率，降低了搜索时长；并且针对视频中帧的图片特征进行搜索，避免仅根据视频的标题或简介中的文字进行搜索，提高了搜索的准确性。
搜索局部特征关键帧视频搜索视频聚类聚类算法视频提取视频库时长视频匹配搜索效率图片特征重复搜索运算量简介

[发明专利]一种结合聚类和双key值的高维向量检索方法-CN201310365592.2有效
发明人：吕锐;杨丽芳;曹学会;黄祥林;成鹏;龚昊;史欣萍 -专利权人：新华通讯社;中国传媒大学
申请日： 2013-08-21 - 公布日： 2014-01-08 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明是一种结合聚类和双key值的高维向量检索方法。在本发明中，提出了一种结合聚类的双key值索引结构CDKB-tree，它首先采用聚类算法对高维向量集进行簇划分，然后为各簇数据构建双key值扩展B+-tree，形成CDKB-tree。进行检索时，只需对与查询范围相交的簇数据进行搜索，通过聚类实现第一次过滤，并通过主key和辅key(双key值)，实现两次key值过滤，只需对主key和辅key均在搜索范围内的那些高维向量与查询向量间进行相似度匹配计算本发明提出的索引结构通过聚类及简单的双key值大小比较，大大地减少了相似度匹配的运算量，极大地加快了检索速度。
一种结合 key 向量检索方法

[发明专利]一种雷达探测系统密度聚类预警方法-CN201610792876.3有效
发明人：李超;方旭明;李恒超 -专利权人：西南交通大学;中国铁路总公司
申请日： 2016-08-31 - 公布日： 2018-12-28 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种雷达探测系统密度聚类预警方法，包括采用雷达探测系统进行周期性探测，得到探测区域的点迹多维参数；采用DBSCAN聚类算法对每个探测周期内的点迹进行聚类，得到若干个簇，每个簇代表一个入侵物体；对聚类后得到的若干个簇进行过滤；计算过滤后簇的平均距离，如果连续多个探测周期内，簇的平均距离变化趋势符合预警条件则发出预警等步骤。进一步地，还包括对每个探测周期内的点迹多维参数进行预处理和预警的方法，以及计算DBSCAN聚类算法中邻域参数的方法。采用本发明的方法，既能保证探测的精度，同时又通过后期处理减少虚警，而且运算量较小，使得整个系统的预警更加及时。
一种雷达探测系统密度预警方法

[发明专利]一种利用改进模糊聚类算法提取红外行人目标的方法-CN201610343256.1有效
发明人：白相志;王英帆 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2016-05-23 - 公布日： 2018-07-27 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：一种利用改进模糊聚类算法提取红外行人目标的方法，该方法具体步骤如下：步骤一：检测行人目标对称轴所在位置；首先使用显著性算法得到目标所在的区域，然后使用模糊C均值算法对目标所在区域进行初分类，通过对初分类结果图像的每一列求和，得到列求和曲线，然后求该曲线的极值，认为极值所在位置即为行人的对称轴位置；步骤二：为了降低红外图像中的灰度不均匀现象对聚类过程的影响，采用形态学闭运算对原始图像进行预处理；步骤三：采用改进的模糊聚类算法对预处理后图像进行聚类分割；步骤四：为了得到轮廓完整且具有平滑边缘的分割结果，需要对聚类结果进行后续处理：剔除非行人目标区域和小面积区域，并平滑边缘。
一种利用改进模糊算法提取红外行人目标方法

[发明专利]一种基于不平等距离优化聚类算法的伤损裂纹声发射信号检测方法-CN202110155082.7有效
发明人：章欣;常永祺;郝秋实;宋树帜;沈毅;王艳 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G01N29/14 文献下载
摘要：一种基于不平等距离优化聚类算法的伤损裂纹声发射信号检测方法，涉及伤损裂纹信号处理与检测领域的方法，解决了传统裂纹信号检测方法速度慢、效率低的问题。本发明的步骤为：一、加载原始声发射信号，获得噪声声发射信号；二、对噪声声发射信号提取γ倒谱系数特征，依据自适应鲁棒系数对其进行筛选；三、将噪声信号特征聚类，计算各特征到各聚类质心的距离，计算各聚类的不平等优化距离值；提取待测声发射信号的γ倒谱系数特征，依照步骤二选择待测信号特征，计算各特征到各聚类质心的距离，依据不平距离优化判别算法，判别待测信号。本发明运算速率快，检测精度高。在高铁钢轨与车轮伤损裂纹检测领域，具有很高的社会意义和经济价值。
一种基于不平等距离优化算法伤损裂纹声发信号检测方法

[发明专利]一种基于椭圆域的自适应点云目标聚类方法-CN202110624091.6有效
发明人：高锋;李彩虹;张唯泽 -专利权人：重庆大学
申请日： 2021-06-04 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于椭圆域的自适应点云目标聚类方法，属于自动驾驶技术领域。基于DBSCAN聚类流程，采用所提的椭圆邻域设计了一种自适应点云目标聚类方法。该方法充分考虑了激光雷达目标点云在方向上的分布不均匀性，并且根据核心点位置动态调整邻域尺寸，从而使得远近目标均能获得较好的聚类性能。与其他动态聚类方法相比，本方法的计算复杂度在目前车载处理器运算能力之内。
一种基于椭圆自适应目标方法

[发明专利]一种基于快速全局K均值聚类的神经网络声源角度估计方法-CN201810278702.4在审
发明人：杨小鹏;李雨晴;刘泉华;曾涛;龙腾 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2018-03-30 - 公布日： 2018-09-21 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于快速全局K均值聚类的神经网络声源角度估计方法，通过采集麦克风M1与麦克风M0的声达时间差τ10以及麦克风M2与麦克风M0的声达时间差τ20，将τ10和τ20输入训练完成的快速全局K均值聚类优化的RBF神经网络得到声源角度信息；本发明对比已有技术，通过设置自适应选择半径以及结合全局K均值聚类算法中集合G的提出避免了已有聚类中心附近的点与所有输入点间距离的计算，大大降低了计算RBF神经网络参数的运算量
麦克风声源角度估计神经网络时间差全局自适应选择角度信息聚类中心输入点运算量集合采集优化

[发明专利]一种基于词项聚类的文本语义标签抽取方法-CN201810138008.2在审
发明人：丁治明;李雄 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2018-02-10 - 公布日： 2018-07-10 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于词项聚类的文本语义标签抽取方法，对用户输入的文本数据，根据词向量映射以及聚类运算，最后将聚类质心做反映射回词项，将其作为语义标签返回给用户。本模型使用低维空间中的向量作为单词的语义表示，采用聚类算法对低维空间中词项的分布进行语义计算，并使用向量到单词映射的方式对语义信息解码，从而抽取出文本的语义标签。本方法得到的实验效果显著。
单词低维空间文本语义语义标签映射聚类向量抽取标签文本关键词抽取解码语义聚类算法聚类运算聚类质心模型使用实验效果文本数据语义表示语义信息词向量反映射嵌入取出神经返回

[发明专利]基于BEMD和kmeans电力用户特征分析方法及系统-CN202010571026.7在审
发明人：崔嘉;商业;杨俊友;杨超;王飞;曹智;杨壮观;王欣柳;李桐 -专利权人：沈阳工业大学;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司
申请日： 2020-06-22 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：该方法先获取用户电力负荷数据，并存储为数据库；然后基于经验模态分解方法对电力负荷数据进行预处理；再将分层次的电力负荷数据进行kmeans算法聚类，并选取皮尔逊距离作为样本相似程度的评价指标；根据kmeans聚类结果和实际用户用电特点针对不同时间区间进行特征分析。本发明分析方法能够适应时间区间负荷数据，同样适用于波动性强、稳定性差的负荷，可实现对于电力用户用电特征的分层次聚类，兼顾了运算速度的前提下聚类效果稳定良好。
基于 bemd kmeans 电力用户特征分析方法系统

[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]一种基于数据分布差异的聚类联邦方法及装置-CN202310149034.6在审
发明人：蒋昌俊;闫春钢;丁志军;王俊丽;张亚英;尤成裕 -专利权人：同济大学
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据分布差异的聚类联邦方法及装置，方法包括：根据原始数据集的标签类别和标签对应的样本数量，计算原始数据集的标签概率分布及分布差异；利用特征提取网络，提取与原始数据集相关的数据特征向量；基于所述数据特征向量，计算客户端数据集间关于数据特征分布的差异情况；基于所述数据集的标签概率分布和所述数据特征分布的差异情况，进行聚类运算，得到客户端集群，将所述客户端集群进行迭代聚类；本发明提出的方法利用了原始数据的标签信息和特征信息，在客户端聚类过程中有较高的准确度。
一种基于数据分布差异联邦方法装置

[发明专利]一种基于尺寸约束聚类的通讯设施选址方法、介质及终端-CN202210960357.9在审
发明人：王立彪;陈金玲;叶紫权;吕新伟 -专利权人：威胜集团有限公司
申请日： 2022-08-11 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明适用于通讯技术领域，涉及一种基于尺寸约束聚类的通讯设施选址方法、介质及终端，包括：S10、聚类前的预处理；S20、尺寸约束的聚类；S30、类的AP选址：选一个节点作为AP的位置；S40、类的预处理：把能与AP连接的节点、节点间能互连的全连起来，把连在一起的作为一个大节点，所得到的大节点集通过中继连起来；S50、限制类的中继搜索范围；S60、类的中继选址：满足能连节点数最多、链路预算衰减平均值最小；S70，孤立点处理：用中继把孤立点与已规划好的某个类连起来，把孤立点归于此类；S80、类的拓扑调整；S90、得到多维度的聚类结果。本发明中的选址方法运算效率高，聚类算法采用最小费用流模型在固定聚类个数和尺寸条件下可得到一个最优解。
一种基于尺寸约束通讯设施选址方法介质终端

[发明专利]一种浅层穿透雷达合成孔径成像方法-CN201710287790.X在审
发明人：肖泽龙;张岩;许建中;吴礼;肖若灵;朱苇杭 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2017-04-27 - 公布日： 2018-11-13 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：该方法为：首先对雷达接收到的回波信号进行杂波去除，求取去除杂波后的雷达回波；然后设定目标、背景聚类中心，按列依次求回波数据的方差并进行归一化处理，将处理好的归一化方差聚类，根据经验阈值将背景信号置零，提取目标信号本发明减少了合成孔径运算量，提高了运算速度，并保持了原有的高分辨成像。
合成孔径成像合成孔径方差浅层杂波去除穿透雷达高分辨成像归一化处理背景信号成像过程回波数据回波信号聚类中心雷达回波雷达接收目标信号成像点归一化原有的运算量求和遍历聚类置零加权运算图像重建