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[发明专利]一种基于密度值动态变化的流数据聚类方法-CN201610486506.7在审
发明人：巩树凤;张岩峰 -专利权人：东北大学
申请日： 2016-06-27 - 公布日： 2016-12-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于密度值动态变化的流数据聚类方法，该方法为采用历史流数据集D中所有点对之间的距离确定数据结构CluCell的半径r；对于新增流数据，采用密度中心聚类算法建立基于密度值动态变化的流数据聚类模型；根据新增流数据与数据结构CluCell的距离关系和新增数据与离群点的距离关系，更新流数据聚类模型，从而处理新增流数据；该方法不仅能对任意形状的流数据进行聚类，而且能够发现流数据聚类过程中所发生的聚类生成、合并与分裂的变化，用户可以根据检测到的聚类结果变化，该算法在执行聚类的过程中还能够检测出离群点，离群点往往是系统中产生的错误数据等，通过检测到的离群点可以判断系统是否发生故障。
一种基于密度动态变化数据方法

[发明专利]一种面向流数据的动态聚类方法-CN201911233216.1在审
发明人：莫毓昌 -专利权人：莫毓昌
申请日： 2019-12-05 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向流数据的动态聚类方法，涉及数据处理技术领域。该面向流数据的动态聚类方法，能够检测和监控流数据中聚类的出现、消失和重现，能够将流数据中新出现的聚类及时添加到当前模型中，移除过时的聚类，并且有效检测再次重现的聚类并添加，而不是构造新的聚类。首先，为流数据中聚类的出现、消失和重现设计响应的检验器。然后，提出了一种融合三种检验器的聚类框架，并引入了两个储层:一个用于存储离群点(异常储层)，另一个用于收集非活动聚类(移除储层)。具体而言，前者用于构造新的聚类，后者用于聚类重现检测。最后，对该面向流数据的动态聚类方法的参数敏感性进行了分析，重点分析了三种检验器相关参数的敏感性。
一种面向数据动态方法

[发明专利]基于反馈控制系统的高维流数据聚类方法-CN202210354661.9在审
发明人：丁国辉;孙露露;魏茹;张琦;刘宇琪;王言开;姜超;姜文;李尧;朱帅;王磊;尹海军;范纯龙 -专利权人：沈阳航空航天大学
申请日： 2022-04-06 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于反馈控制系统的高维流数据聚类方法，包括S1:建立基于反馈控制系统的高维流数据聚类系统包括窗内主成分分析模块、反馈流聚类模块以及反馈控制器；S2:数据进入窗内主成分分析模块将高维数据处理为低维数据块；S3:反馈流聚类模块接收主成分分析模块降维后的低维数据块；S4:反馈控制器收到反馈流聚类模块的聚类结果；通过实时分析聚类结果，并引入判别分数以采取预备策略，调节窗内主成分分析和反馈流聚类中的超参数；利用该算法可以执行在高维数据流环境中的聚类分析所述算法的构建基于三阶段的闭环结构，分别为窗内主成分分析WPCA、反馈流聚类FSC以及反馈控制器FC，解决了在高维流环境下聚类的参数自适应的难题并提高了最终结果的质量。
基于反馈控制系统高维流数据方法

[发明专利]处理数据流的方法和设备-CN200610005938.8有效
发明人：查鲁·C·阿加瓦尔;俞士伦 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2006-01-19 - 公布日： 2006-11-01 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：公开了用于对流数据进行聚类和分类的技术。举例来说，一种用于处理数据流的技术包含以下步骤/操作。维护表示数据流中的一个或多个聚类的聚类结构。使用该聚类结构中的数据点为一个或者多个聚类中的每一个聚类确定一个投影维度集。使用与用于一个或者多个聚类中每一个聚类的每个投影维度集相关联的距离，确定数据流中的进入数据点到一个或者多个聚类的分配。此外，该聚类结构可以用于对数据流中的数据进行分类。
处理数据流方法设备

[发明专利]一种基于智能蜂群算法的DDoS攻击检测方法-CN201711462728.6有效
发明人：余学山;韩德志;王军;田秋亭;毕坤 -专利权人：上海海事大学
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于智能蜂群算法的DDoS攻击检测方法，包含以下过程：通过融合聚类和智能蜂群算法，有效提高DDoS攻击检测精度。智能蜂群算法和聚类算法的融合，消除了聚类算法过度依赖原始聚类中心的缺陷，改进了数据流聚类效果；统计改进后聚类的异常数据流IP地址并计算IP地址的流量特征熵H(x)，若H(x)大于等于初步聚类数据流的判别因子RM(x)，则判定该数据流是DDoS攻击数据流，否则判定该数据流是其他异常数据流。
一种基于智能蜂群算法 ddos 攻击检测方法

[发明专利]一种基于聚类的多维流数据可视分析方法-CN201710333955.2有效
发明人：高曙;陆丛;曹秀峰;魏万淇 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2017-05-12 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于聚类的多维流数据可视分析方法，该方法包括：1)接收多维流数据，对多维流数据进行数据聚类，将聚类结果存储至可视化数据库中；2)通过Web后端访问可视化数据库，得到需要可视化的数据信息，然后使用WebSocket将可视化信息发送至Web前端；3)在Web前端利用数据聚类的结果进行视觉聚类，使用平行坐标法进行多维流数据的动态加载。本发明从数据聚类出发，引入了时间衰减因子，从数据挖掘的角度探究多维流数据的内在结构；在数据聚类的基础上，利用平行坐标对多维流数据进行视觉聚类，使用贝塞尔曲线代替折线并进行视觉编码操作，从而对数据聚类结果进行有效地可视化表征，让用户更好地发现流数据中的潜在规律。
一种基于多维数据可视分析方法

[发明专利]顾及多相机信息的行人轨迹流多级聚类算法-CN202211155678.8在审
发明人：解愉嘉;王崴 -专利权人：南京财经大学
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种顾及多相机信息的行人轨迹流多级聚类算法，它涉及半监督视频目标地理流多级聚类算法。本发明方法以流空间为基础，对视频目标轨迹采用地理流层级化表示，得到不同层级的地理流子段集；以相机编号为标签，分别对不同层级的流子段集进行半监督聚类，得到相应层级的聚类中心集合，以聚类中心有效描述大量地理流的总体趋势该方法弥补了传统算法只能单层级聚类，以及未考虑相机信息的不足。一系列实验证明了该算法的有效性。
顾及多相信息行人轨迹多级算法

[发明专利]流量大小估算方法和装置-CN202010921993.1有效
发明人：汪硕;王速;周栋;杨奕冉;张文杰;黄韬;霍如;刘韵洁 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2020-09-04 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： H04L43/0876 文献下载
摘要：本申请公开了一种流量大小估算方法和装置，其中，方法包括：获取多个历史流序列的特征属性，并对多个历史流序列进行预处理；根据多个历史流序列的特征属性和预处理结果，计算多个历史流序列之间的相似度；根据多个历史流序列之间的相似度对多个历史流序列进行聚类，以获得多个历史流序列聚类簇；根据多个历史流序列聚类簇，创建多个流大小估算模型；结合多个历史流序列聚类簇以及新流序列的相似度，分配流大小估算模型，以对新流序列进行流量大小估算，该方法基于历史流的相似性对其进行聚类，并且针对每个聚类簇结合新流序列的相似度，为新流序列分配流大小估算模型用于流量大小估算，提高了流量大小估算的准确性，并且可大规模部署。
流量大小估算方法装置

[发明专利]一种基于密度峰值的数据流聚类方法及装置-CN201910324141.1有效
发明人：孙红卫;张瑞;杜韬;王信堂;许婧文;朱连江 -专利权人：济南大学
申请日： 2019-04-22 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开公开了一种基于密度峰值的数据流聚类方法及装置，以密度峰值和模糊聚类方法为基础，首次提出的疑似离群点的概念，以宽度自适应采样窗口模型以及空间‑时间衰减机制为主要创新点，以提高算法对数据流聚类的效率为主要目标和出发点，创新性地提出了一种新的数据流聚类方法及装置，即一种基于密度峰值的数据流聚类方法及装置，在保障可观的聚类精度前提下，获得更高效的数据流聚类效果。
一种基于密度峰值数据流方法装置

[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]一种深度图像分层方法及系统-CN202110697006.9有效
发明人：陈震;张聪炫;李盈盈;葛利跃;李凌;陈昊 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：所述方法包括：获取当前帧的RGB图和当前帧的深度图；根据当前帧的RGB图和上一帧的RGB图计算初始光流；初始光流包括多个光流值；利用K均值算法对初始光流进行聚类得到K个初始聚类；一个初始聚类对应一个高斯模型；对于任意一个光流值，执行二次聚类过程，得到光流值的二次聚类结果；根据所有光流值的二次聚类结果对当前帧的深度图进行分层得到分层结果。本发明利用RGB图和高斯模型对光流值进行聚类，从而实现深度图的分层，提高了深度图分层的准确性。
一种深度图像分层方法系统

[发明专利]一种面向数据流的全在线聚类方法-CN201810333661.4在审
发明人：杜韬;曲守宁;许婧文;王玉栋;武奎;庞战;刘闯;张瑞;李国昌;牟国栋 -专利权人：济南大学
申请日： 2018-04-13 - 公布日： 2018-09-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向数据流的全在线聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于在线数据角色判断的动态数据流聚类算法进行聚类；S2：根据多速率的数据衰减机制，更新数据流对象；S3：基于邻域的密度更新聚类算法；S4：在线聚类调整。
聚类数据流聚类算法全在线动态数据流数据流对象角色判断衰减机制在线聚类在线数据更新邻域

[发明专利]一种基于情节记忆的短文本流聚类方法-CN202211573825.3在审
发明人：周由胜;刘子健 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于情节记忆的短文本流聚类方法，涉及文本数据挖掘领域。短文本流具有无限长、主题演化、文本特征稀疏等特点，现有的基于相似度的短文本流聚类方法大多需要手动设置一个相似度阈值，而且无法很好的处理文本稀疏性问题。本发明提出一种基于相似度的情节记忆短文本流聚类方法，首先将情节记忆思想融入到流聚类算法中，然后通过稀疏经验重放增强聚类的特征表示，并使用反向索引提高聚类效率；在线阶段通过新的相似度计算公式以及动态计算相似度阈值，把当前文本分配到现有集群或新集群，并且不断更新聚类特征；离线阶段通过聚类增强算法、语义再分配算法以及删除过时聚类算法来提高整体算法性能。
一种基于情节记忆文本流聚类方法

[发明专利]一种视频风格迁移的方法及设备-CN202010647397.9在审
发明人：邹俊杰;刘岩;李驰 -专利权人：泰康保险集团股份有限公司
申请日： 2020-07-07 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种视频风格迁移的方法及设备，该方法包括：从视频流中提取至少一帧图像，将至少一帧图像的像素点数据作为当前待聚类数据，并触发聚类指令；响应于聚类指令，将当前待聚类数据聚为K个聚类，在任一聚类的像素点数据不满足聚类要求时，将该聚类作为当前待聚类数据并重新触发聚类指令，K为预设的聚类数；确定当前各聚类满足聚类要求时，根据当前各聚类的聚类中心数据，对视频流中各帧图像的像素点数据分别进行聚类；利用得到的各聚类的聚类中心数据，替换图像中属于该聚类的像素点数据，得到风格迁移后的视频流。
一种视频风格迁移方法设备

[发明专利]一种基于密度和扩展网格的数据流聚类方法-CN201710509733.1在审
发明人：杜韬;华峥;牟国栋;曲守宁;张坤;朱连江;王钦 -专利权人：济南大学
申请日： 2017-06-28 - 公布日： 2017-10-20 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于密度和扩展网格的数据流聚类方法，利用Spark并行计算平台，对传统的数据流聚类算法进行了分析和改进，提出了基于密度和扩展网格的数据流聚类算法，改进了人工设置聚类参数的缺陷，可以得到任何形状的聚类，算法基本步骤如下1、采用每个采样点的局部密度和与其他采样点的距离，确定了网格中的聚类中心数，自动确定聚类中心，避免了初始质心选取不当对聚类结果的影响；2、网格聚类以外的数据点，通过扩展网格，扩展了网格内的聚类，确保了聚类的准确性；3、引入相邻密度估计与网格边界实现网格的合并，节省内存消耗；4、采用衰减因子实时更新网格密度，反应空间数据流的演变过程。
一种基于密度扩展网格数据流方法

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