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[发明专利]恶意程序样本分类方法及装置-CN201510669982.8有效
发明人：计东;韩鹏 -专利权人：北京奇安信科技有限公司
申请日： 2015-10-13 - 公布日： 2018-10-16 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种恶意程序样本分类方法及装置，其中方法包括：对恶意程序样本进行动态聚类，获得恶意程序样本的动态聚类结果；对恶意程序样本进行静态聚类，获得恶意程序样本的静态聚类结果；根据静态聚类结果对动态聚类结果进行筛选，基于筛选后的动态聚类结果形成恶意程序样本数据库。
恶意程序样本分类方法装置

[发明专利]基于动态话题模型的动态文本聚类装置及其方法-CN201210354009.3无效
发明人：李德聪;杨青 -专利权人：人民搜索网络股份公司
申请日： 2012-09-21 - 公布日： 2013-02-06 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态话题模型的动态文本聚类装置及其方法，该装置包括新闻采集模块、新闻初始特征提取模块、动态特征变换模块和动态聚类模块，其中：新闻采集模块，用于采集互联网上的新闻数据；新闻初始特征提取模块，用于对所采集的新闻数据进行初始特征提取；动态特征变换模块，用于对提取的初始特征做动态特征变换；以及动态聚类模块，用于对新闻数据集，基于变换后的特征做动态聚类。采用本发明，能够解决动态文本数据集的有效聚类问题，以实现动态话题模型和动态聚类算法的结合，解决传统基于term的文本特征所固有的一词多义、一义多词、数据稀疏、特征维数灾难等问题。
基于动态话题模型文本装置及其方法

[发明专利]一种基于密度峰的动态图聚类方法-CN201910080266.4在审
发明人：谷峪;吴长发;于戈 -专利权人：东北大学
申请日： 2019-01-28 - 公布日： 2019-06-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于密度峰的动态图聚类方法，用于对动态图进行聚类，实时返回聚类结果以及发现簇演化事件，其中聚类结果包括图中的簇、异常顶点以及桥顶点。包括静态图聚类方法和动态图聚类方法两部分，分为初始化和动态检测两个阶段。在初始化阶段，计算顶点的局部密度、依赖顶点和依赖相似度；为提升算法效率，生成DP‑Index索引；生成决策图，通过决策图得到密度峰顶点和噪声顶点；基于密度峰思想获得簇结果集、异常顶点集以及桥顶点集；根据聚类结果创建依赖图，为动态图聚类打下基础。在动态更新阶段，根据顶点的插入或删除和边的插入或删除更新DP‑Index索引以及依赖图；根据依赖图以及依赖图的动态变化获得聚类结果以及簇演化事件。
聚类动态图聚类结果依赖图演化事件异常顶点决策图索引删除初始化阶段动态变化动态更新动态检测算法效率初始化结果集静态图相似度峰顶噪声返回更新创建发现

[发明专利]一种基于DTW的改进K-means的日负荷曲线聚类方法-CN201911021152.9在审
发明人：钟伟;崔益伟;宋军英;李欣然;皱鑫;何聪;李培强;毛振宇 -专利权人：国网湖南省电力有限公司;国家电网有限公司;湖南大学
申请日： 2019-10-25 - 公布日： 2020-05-26 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DTW的改进K‑means的日负荷曲线聚类方法，采用密度函数分别选取初始分布特性聚类中心曲线与动态特性聚类中心曲线，并初始化聚类数目及算法迭代次数。随后，分别采用欧氏距离与DTW综合衡量负荷曲线的分布特性及动态特性，并分别以所得动态特性数值与分布特性数值对各自特性聚类中心进行更新，此过程以每条日负荷曲线分布特性与动态特性相似度衡量值的加权值作为负荷曲线关于聚类中心曲线相似度衡量的手段最后以聚类结果与聚类离散度的误差值作为算法是否得出聚类结果的判断依据，并基于DBI指标确定最佳聚类数及相应的聚类中心曲线。本方法可以有效改善K‑means聚类计算效果与效率，且聚类结果与实际工程相符，具有一定的工程价值。
一种基于 dtw 改进 means 负荷曲线方法

[发明专利]动态数据隐私发布方法、系统、可读介质及设备-CN202011523040.6在审
发明人：孔平;罗振磊;戚鲁凤;李忠诚;徐晓辉;刘士红;张晨玥;柳明辉;吴江;王莉莉 -专利权人：山东鲁能软件技术有限公司
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06F16/23 文献下载
摘要：本发明属于数据隐私发布领域，提供了一种动态数据隐私发布方法、系统、可读介质及设备。其中，动态数据隐私发布方法包括动态获取待发布数据，并对数据进行聚类分组；求取各聚类结果内部的均值，采用Laplace机制对各聚类结果内部的均值添加噪声，得到聚类数据集；其中，聚类数据集采用若干个数据表T表示；对聚类数据集中的敏感属性进行处理及发布。
动态数据隐私发布方法系统可读介质设备

[发明专利]一种人群动态聚类信息的识别和处理方法-CN201910396365.3有效
发明人：郭为安;李武朝;汪镭;毛杰;司呈勇 -专利权人：嘉兴职业技术学院
申请日： 2019-05-14 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种人群动态聚类信息的识别和处理方法。它解决了现有技术缺少对人群动态聚类信息识别以及处理的问题。本方法包括以下步骤：A、获取人群动态信息的各个聚类并求取每个聚类中个体到聚类中心的距离值之和；B、再次计算每个聚类中个体到聚类中心的距离值之和，并将步骤A、B的两个距离值之和进行比较判断该聚类的种群适应度是否有变化；C、计算每个聚类中各个个体之间的拥挤距离值来判断出种群多样性是否恶化；对B和C中的结果一一对应进行组合分析，并根据分析结果进行针对性处理。本方法能有效对动态人群信息进行聚类，并根据聚类情况对人群信息进行分析，及时发现聚类异常情况并进行针对性调整处理。
一种人群动态信息识别处理方法

[发明专利]一种可调资源多元聚合动态分群方法、系统、设备和介质-CN202310194360.9在审
发明人：王松岑;窦真兰;张春雁;钟鸣;陈洪银;金璐;郭毅;霍永锋;黄伟;张新鹤;刘铠诚;芋耀贤;孙沛 -专利权人：国网上海市电力公司;中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明提供了一种可调资源多元聚合动态分群方法、系统、设备和介质，包括：将获取的电力系统中分布式电源在配电网中的节点信息作为可调资源，并根据可调资源构建原始资料数据；基于多个动态分类阈值，针对原始资料数据利用模糊聚类分析方法进行聚类，并对得到的各动态分类阈值对应的原始资料数据的聚类进行归并，得到动态聚类图；根据动态聚类图，从多个动态分类阈值中确定最佳动态分类阈值，并根据最佳动态分类阈值对可调资源进行分群。本发明通过基于设定的每个动态分类阈值采用模糊聚类分析法对可调资源进行聚类，并对聚类结果进行归并，使得同类的数据对象的相似性尽可能大，从而实现对可调资源的统一调控，实现可调资源的多元聚合。
一种可调资源多元聚合动态分群方法系统设备介质

[发明专利]货运语料聚类方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202211295203.9在审
发明人：闫晚丰;张治宇;蒋志强;周炜星;周吉龙 -专利权人：上海运柚科技有限公司
申请日： 2022-10-21 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开一种货运语料聚类方法、装置、设备及计算机可读存储介质。货运语料聚类方法包括：提供预训练模型；通过货运语料库对预训练模型微调训练，得到货运语料模型；采用货运语料模型对待处理文本进行句子嵌入，得到动态语义向量，待处理文本为货运场景文本；以及对动态语义向量进行层次聚类，得到聚类结果。根据本发明实施例的货运语料聚类方法，货运语料模型能够计算不同场景下待处理文本的语义向量，对待处理文本进行句子嵌入，得到动态语义向量，使得货运语料聚类方法能够适应更复杂多变的货运场景。对动态语义向量进行层次聚类，能够得到聚类结果，实现对多种不同货运场景的货运领域文本进行聚类分析。
货运语料方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]恶意程序样本家族命名方法及装置-CN201510671125.1有效
发明人：计东;韩鹏 -专利权人：北京奇安信科技有限公司
申请日： 2015-10-13 - 公布日： 2018-08-17 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种恶意程序样本家族命名方法及装置，其中方法包括：对恶意程序样本进行动态聚类，获得恶意程序样本的动态聚类结果；对恶意程序样本进行静态聚类，获得恶意程序样本的静态聚类结果；根据静态聚类结果对动态聚类结果进行筛选，基于筛选后的动态聚类结果形成恶意程序样本数据库；对恶意程序样本数据库中每个样本家族，根据样本家族所包括样本的属性对样本家族进行命名。
恶意程序样本家族命名方法装置

[发明专利]用电用户分类方法、装置、用户分类设备和存储介质-CN202310529630.7在审
发明人：林志坚;吴福疆;黄朝凯;何佳汉;杜宁;卢文贤;杜江帆;王卓城;林灿渠;王烁;罗晓冬;林洪浩;黄小奇;蔡璐璇;廖绍谦;陈伟翔;黄伟杰;陈圳钏;卢海明;陈晓瑜;冯奕帆;王新宇 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司汕头供电局
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种用电用户分类方法、装置、用户分类设备和存储介质，包括：获取用电用户的历史负荷曲线，将历史负荷曲线输入门控循环神经网络自编码器中得到用电用户的动态用电特征，在动态用电特征中对预设时间段的动态用电特征设置权重，基于权重对动态用电特征进行聚类得到多个动态用电特征集合，将每个动态用电特征集合中动态用电特征对应的用电用户划分为同一类用电用户，实现了通过神经网络自编码器提取负荷曲线的动态用电特征，基于权重采用聚类算法进行聚类，无需神经网络直接对用户分类，简化了算法，提高用户分类效率，通过对预设时间段的动态用电特征设置权重后进行聚类，聚类结果体现了用户用电的时间特性，提高了用户分类的准确度。
用电用户分类方法装置设备存储介质

[发明专利]一种大梁障碍物动态聚类识别方法-CN201610889912.8有效
发明人：洪波;唐明;贾爱亭;钟勇;毛文奇 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2016-10-12 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种大梁障碍物动态聚类识别方法，它主要解决大梁焊接自动化过程中障碍物的识别问题。其技术方案要点是：利用焊件特征位置动态采样控制器实时采集3维特征位置峰值信号，该采样控制器由十字激光器、高频变幅扫描装置、视觉接收模块、动态聚类识别控制器组成；高频变幅扫描装置控制十字激光器同步扫描焊件，每个扫描周期内记录三次中心光斑的峰值信号，形成数据矩阵，每实时采集固定容量数据集，动态增补到末端形成动态等差维数矩阵，完成一次FCM聚类。寻找使得紧密性和分割性之比最佳的聚类数，采用核化距离函数代替传统距离函数的聚类方法寻找聚类中心来优化目标函数，同时进行全局快速优化，实现障碍物实时动态聚类识别。
一种大梁障碍物动态识别方法

[发明专利]基于动态聚类趋势分析的增量聚类数据挖掘方法-CN201910445205.3在审
发明人：樊仲欣 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2019-05-27 - 公布日： 2019-09-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态聚类趋势分析的增量聚类数据挖掘方法，首先针对动态增量数据生成最小距离连通图，然后以最小距离连通图为基础，用肘阈值分割出簇间和簇内的边，再综合数量、均值和变异系数统计量，最后动态计算数据序列的聚类趋势指数本发明是一种非抽样的适用于批量增量DBSCAN的聚类趋势分析方法，应用于增量聚类数据挖掘系统之中，实现了非定量数据的增量聚类，进一步提高了聚类的可信度以及运行效率。
聚类聚类数据趋势分析动态聚类最小距离连通图变异系数定量数据动态计算动态增量数据生成数据序列挖掘系统运行效率阈值分割可信度统计量挖掘簇间抽样应用

[发明专利]改进K-means++的多资源动态聚类方法及系统-CN202211438073.X在审
发明人：李亚平;姚良忠;李峰;曹冬志;毛文博;廖思阳;朱克东;周竞;刘建涛;郭晓蕊;王勇;石飞 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;武汉大学;国网天津市电力公司
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术，具体涉及改进K‑means++的多资源动态聚类方法及系统，该方法针对聚类所服务的目标，建立资源有功调度指标体系，计算指标体系中的各指标值；结合主客观因素计算聚类指标权重，基于实时电网调度需求对权重进行动态调整；采用权重改进的K‑means++算法实现多资源动态聚类，得到可调控资源集群的动态聚类模型，以支撑分布资源参与ADN优化调度的过程。该方法通过搭建实时动态聚类模型，将容量小、数量大的调控资源降维为容量大、数量小的资源集群，为高比例资源参与调控提供支撑，相比传统方法在满足实时调控需求方面具有更经济、可靠、易于调度的综合优势。
改进 means 资源动态方法系统

[发明专利]一种基于场景特征的动态IP定位聚类方法-CN202110522105.3在审
发明人：王永;田占奎;魏明亮;遆永鹏;邱鹏 -专利权人：郑州埃文计算机科技有限公司
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于场景特征的动态IP定位聚类方法，步骤1、获取一段时间内多个数据源的IP位置分布情况，形成IP历史基准点数据；步骤2、基于获取到的IP历史基准点数据，根据静态IP和动态IP分布特征，筛选出动态IP的历史基准点数据；步骤3、使用聚类算法对历史基准点数据进行聚类，实现对动态IP的定位。本发明提出的基于动态IP在一段时间内的历史分布情况，使用聚类算法进行聚类，得出动态IP真实位置的分布范围，形成一个中心位置的经度、纬度和对应的半径，实现对动态IP的定位。
一种基于场景特征动态 ip 定位方法

[发明专利]基于聚类及半监督学习的监控指标动态阈值检测方法-CN202010495703.1在审
发明人：潘佰林;王毓敏;金振训;邱建雄 -专利权人：浙江中烟工业有限责任公司
申请日： 2020-06-03 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于聚类及半监督学习的监控指标动态阈值检测方法，该方法包括如下步骤：1)获取多个历史曲线，对各历史曲线的形状进行聚类得到多个不同的聚类簇，确定各聚类簇的中心曲线，根据所述中心曲线各时间点对应的幅值设定阈值，从而获得随时间变化的浮动阈值；2)在线获取新曲线，根据所述新曲线的形状确定其所属的聚类簇，结合所述新曲线的幅值数据及其所属聚类簇的幅值数据训练半监督模型，得到对应于所属聚类簇的新聚类簇，更新该新聚类簇的动态阈值；3)根据所述新聚类簇的动态阈值判断所述新曲线是否存在异常。
基于监督学习监控指标动态阈值检测方法

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