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[发明专利]图像聚类的处理方法、计算机设备及存储装置-CN202111205564.5在审
发明人：江中毅;张宏;陈立力;周明伟 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像聚类的处理方法、计算机设备及存储装置。该方法包括：获取待聚类的两个类簇中每个质心的时空信息，其中，待聚类的每个类簇分别包括至少一个质心；基于每个质心的时空信息，将待聚类的两个类簇中的质心配对组成质心对，并将质心对分配至对应的约束组中；基于约束组的相似度，对待聚类的两个类簇进行聚类处理。上述方案，能够提高图像聚类效率。
图像处理方法计算机设备存储装置

[发明专利]数据处理方法及装置-CN202211328747.0在审
发明人：王焜;余赢超 -专利权人：珠海金山数字网络科技有限公司
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F18/23213 文献下载
摘要：本申请提供数据处理方法及装置，其中所述数据处理方法包括：接收针对待聚类业务数据的数据聚类请求，基于所述数据聚类请求确定第一分类标识和第二分类标识；基于所述第一分类标识对所述待聚类业务数据进行聚类，获得初始业务类别集合，其中，所述初始类别集合中包含第一业务类别子集和第二业务类别子集；根据所述第二分类标识对所述第一业务类别子集对应的待聚类业务数据进行聚类，获得目标业务类别集合；基于所述第二业务类别子集和所述目标业务类别集合，确定所述待聚类业务数据对应的聚类结果。
数据处理方法装置

[发明专利]一种加权投票聚类集成方法-CN201810915645.6在审
发明人：杜航原 -专利权人：山西大学
申请日： 2018-08-13 - 公布日： 2019-01-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明针对聚类集成过程中的基聚类产生的簇在数量、质量以及标签等方面难以统一的问题，提出了一种加权投票聚类集成方法，属于集成学习技术领域；技术方案为：首先计算基聚类集合中不同基聚类中任意两个簇在符号空间中进行数据描述的一致性，依据这一一致性计算基聚类集合中不同基聚类中任意两个簇之间的簇划分相似性并构建簇划分相似性矩阵，接着利用谱聚类方法对基聚类集合中的簇进行图最小分割处理实现这些簇的标签对齐，然后计算每个基聚类在特征空间中数据描述的一致性并以此为每个基聚类分配聚类集成权重，最终对标签对齐后的基聚类集合进行加权投票集成，生成最终聚类集成结果，并进行结果输出。
聚类聚类集合加权数据描述标签对齐投票相似性矩阵一致性计算符号空间集成过程集成学习特征空间最小分割构建权重输出分配统一

[发明专利]多媒体内容处理方法、装置、设备及介质-CN202110527054.3在审
发明人：王祯骏;刘天昊 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06F16/73 文献下载
摘要：其中，多媒体内容处理方法包括：获取第一多媒体内容；若确定多个热点事件对应的多媒体内容聚类簇中存在第一多媒体内容聚类簇，将第一多媒体内容加入第一多媒体内容聚类簇，得到第二多媒体内容聚类簇，第一多媒体内容聚类簇与第一多媒体内容之间的距离小于或等于预设距离阈值；若确定第二多媒体内容聚类簇以外的多媒体内容聚类簇中存在第三多媒体内容聚类簇，将第二多媒体内容聚类簇与第三多媒体内容聚类簇合并，得到第四多媒体内容聚类簇，第三多媒体内容聚类簇与第二多媒体内容聚类簇之间的距离小于或等于预设距离阈值根据本公开实施例，能够准确、高效地对多媒体内容进行动态聚类。
多媒体内容处理方法装置设备介质

[发明专利]关键词的聚类方法和装置-CN201310144019.9有效
发明人：张博;赫南;姚伶伶 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2013-04-24 - 公布日： 2018-12-07 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种关键词的聚类方法及实现该方法的装置。建立关键词集合，该关键词集合中包括多个第一关键词以及多个第二关键词，每个第二关键词与至少一个该第一关键词相关；分别计算每个第一关键词和与其相关的各第二关键词之间的相似度值，根据所述相似度值建立多个第一聚类簇；以及随机选取一个第一聚类簇作为起始聚类簇进行第二聚类处理步骤，该第二聚类处理步骤包括：在其他第一聚类簇中，查找与该起始聚类簇具有等价聚类关系的其他第一聚类簇、并将所查找到的其他第一聚类簇与该起始聚类簇聚合在一起形成第二聚类簇本发明实施例提出的关键词的聚类方法可以实现更多潜在关系的挖掘，提高搜索效率。
聚类簇聚类关键词集合聚类处理相似度方法和装置潜在关系搜索效率随机选取等价聚合查找挖掘

[发明专利]一种基于深度学习的聚类方法-CN201310530626.9有效
发明人：谭铁牛;王亮;黄永祯;宋纯锋 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2013-10-31 - 公布日： 2014-01-22 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的聚类方法，该方法包括以下步骤：得到深度神经网络的初始网络权重；对样本进行随机分组并映射到特征空间；将原始深度神经网络的目标函数加入特征层的类内约束函数；更新深度神经网络的网络权重，计算得到新的特征层；将每个样本分配至最近聚类中心所在的类组，计算新的聚类中心；以新的聚类中心代替类内约束函数的聚类中心，返回网络权重更新步骤进行迭代，得到并输出最终聚类分组结果。本发明将样本从不易聚类的原始数据空间，通过深度神经网络的非线性映射，得到高度可分的特征用于聚类，并且可以不断优化网络结构得到更好的聚类效果，本发明以较小的内存消耗以及较高的聚类精度优于常规聚类算法。
一种基于深度学习方法

[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]一种基于深度自动编码器的基因表达数据聚类方法-CN202210009917.2在审
发明人：何瑶;舒坤贤 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于基因表达数据分析领域，具体涉及一种基于深度自动编码器的基因表达数据聚类方法；该方法包括：获取基因表达数据；对基因表达数据进行预处理，得到mRNA数据；将mRNA数据输入到训练好的深度自动编码器中，得到降维后的mRNA数据；采用mclust包确定降维后的mRNA数据的聚类簇数；根据聚类簇数，采用k‑means聚类算法对降维后的mRNA数据进行聚类，得到聚类结果；本发明采用mclust包确定聚类簇数，避免了人为设置聚类簇数的局限性，聚类结果更准确；将深度自动编码器与聚类方法相结合，加快了聚类运算速度，且有效地提升了聚类的效果，具有良好的应用前景。
一种基于深度自动编码器基因表达数据方法

[发明专利]文本聚类方法、装置、存储介质及计算机设备-CN202310762466.4在审
发明人：陈浩 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种文本聚类方法、装置、存储介质及计算机设备，涉及信息技术领域，主要在于能够提高文本的聚类准确度。其中方法包括：获取多个待聚类文本；确定各所述待聚类文本中包含的各个字符，并确定所述各个字符对应的字符向量；基于所述各个字符在各所述待聚类文本中出现的次数，计算所述各个字符在各所述待聚类文本中的权重系数；基于所述各个字符对应的字符向量和所述权重系数，确定各所述待聚类文本对应的文本语义向量；根据各所述待聚类文本对应的文本语义向量，利用预设聚类算法对各所述待聚类文本进行聚类，得到不同聚类类别下的文本。
文本方法装置存储介质计算机设备

[发明专利]分割发现、评估和实施平台-CN201510670578.2有效
发明人： M·威廉斯;J·佐格比 -专利权人：埃森哲环球服务有限公司
申请日： 2015-10-15 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：描述了支持对数据的聚类和评估的方法、系统和装置，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。标识为其评估聚类求解的数据集合，该数据集合包括各自包括多个属性的多个记录。不同属性被标识，该不同属性包括目标驱动属性、聚类候选属性和简档属性。一个或者多个聚类算法被标识并且应用于数据集合以生成聚类求解。每个聚类求解基于聚类候选属性将数据集合中的记录分组成不同聚类。至少部分基于目标驱动属性、聚类候选属性和简档属性为每个聚类求解计算分数。生成用于向用户呈现的用户界面，该用户界面示出根据用于每个聚类求解的计算出的分数而组织的生成的聚类求解。
分割发现评估实施平台

[发明专利]自动问答系统中的问题聚类处理方法及装置-CN201611002092.2有效
发明人：王健宗;袁威强;韩茂琨;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2016-11-14 - 公布日： 2019-05-07 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动问答系统中的问题聚类处理方法及装置。该方法包括：接收编写人员输入的聚类请求；基于聚类请求从未回复问题数据库中获取待聚类问题集；采用文本特征提取算法对待聚类问题集进行特征提取，输出问题特征集；判断问题特征集是否符合预设分裂条件；若符合预设分裂条件，则采用分割聚类算法对问题特征集进行分割聚类，输出至少两个问题特征子集；将问题特征子集更新为问题特征集，并判断问题特征集是否符合预设分裂条件；若不符合预设分裂条件，则将问题特征集作为聚类类簇输出。该自动问答系统中的问题聚类处理方法及装置中，可对待聚类问题集自动聚类，帮助编写人员了解问题咨询需求，提高编写的问答对的覆盖面。
自动问答系统中的问题处理方法装置

[发明专利]凝聚型层次聚类算法优化系统、方法、设备、介质及终端-CN202210453344.2有效
发明人：吴哲;李志鹏;石珺;廖勇;杨阳朝 -专利权人：深圳市网联安瑞网络科技有限公司
申请日： 2022-04-27 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明属于自然语言处理技术领域，公开了凝聚型层次聚类算法优化系统、方法、设备、介质及终端，对凝聚型层次聚类算法的计算过程进行优化，将目标聚类样本拆分为多个组团，对不同组团分别进行聚类后，对不同聚类组团进行合并，得到最终的聚类结果。为避免计算量随样本量增加呈指数级增长的问题，有效提升凝聚型层次聚类算法的计算效率。本发明优化后的算法能够支持多进程计算，针对不同组团的聚类可同步进行，通过对多进程计算的支持，可显著提升计算效率。针对10000条文本数据进行聚类测试，本发明优化后的算法聚类部分计算时长约为30.1s，传统算法聚类部分计算时长约为101.5s，优化后算法聚类计算效率有显著提升。
凝聚层次算法优化系统方法设备介质终端

[发明专利]一种焊接管道供气智能反馈控制方法与系统-CN202211467931.3有效
发明人：李波;姚志豪 -专利权人：苏芯物联技术（南京）有限公司
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： B23K3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种焊接管道供气反馈控制方法与系统，首先通过多维传感器采集焊接过程中各项传感器数据，选取电流、电压、送丝速度数据，通过聚类算法进行聚类，并迭代聚类个数，基于真实焊接工况，选取最佳聚类个数；基于所述最佳聚类个数，训练聚类模型，并给出每一类数据标准管道供气速度区间；最后根据传感器实时采集的多维传感数据，匹配标准管道供气速度区间，并完成反馈控制；本发明基于聚类算法模型，结合实时采集的多维传感数据，迭代聚类个数，并在传统评价指标的基础上设计了更加能够反映焊接实际工况的均方根误差指标作为聚类评价指标，可以在迭代聚类个数的过程中选取最贴近实际的聚类个数。
一种焊接管道供气智能反馈控制方法系统

[发明专利]一种基于信息熵权重两支决策优化的数据聚类集成方法-CN201810810658.7在审
发明人：徐健锋;王文国;刘斓;梁伟;吴俊杰 -专利权人：南昌大学
申请日： 2018-07-23 - 公布日： 2019-01-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于信息熵权重两支决策优化的数据聚类集成方法，包括以下步骤：(1)集成聚类成员生成；(2)基于两支决策思想的局部权重算法处理基础聚类；(3)基于最终的基础聚类集合的聚类集成；(4)结束。与现有的技术相比较，本发明提升集成聚类的抗干扰性、鲁棒性和集成聚类的最终效果。
聚类决策优化数据聚类信息熵权重聚类集合决策思想算法处理局部权鲁棒性

[发明专利]一种异构网络可交互可视化方法-CN201410327034.1在审
发明人：时磊;赵月;林闯 -专利权人：中国科学院软件研究所;清华大学
申请日： 2014-07-10 - 公布日： 2014-10-08 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本方法为：1)对异构网络中的节点按照节点属性的取值进行聚类，并生成相应的聚类网络可视化图；2)对所选聚类结果中的每一节点，计算该节点的邻居节点集合；然后按照邻居节点集合节点属性值对所选聚类结果中的每一节点进行聚类；并生成聚类可视化图作为下一级可视图；3)选取步骤2)的若干聚类结果，对所选聚类结果中的每一节点根据其邻居节点集合进行聚类，将具有相同邻居节点集合的节点划分到同一聚类中；然后将此次聚类结果生成聚类可视化图并将其作为步骤2)所生成聚类网络可视化图的下一级可视图。
一种网络交互可视化方法