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[发明专利]一种基于机器学习的PPT自动生成系统-CN202310287612.2有效
发明人：邓凤桂 -专利权人：广东聚智诚科技有限公司
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F40/186 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的PPT自动生成系统，包括主题提取模块、资源获取模块和生成模块；主题提取模块用于对待处理文本进行文本预处理，获得预处理文本；获取预处理文本对应的文本向量；以及获取文本向量之间的差异，使用聚类算法对文本向量进行聚类处理，获得聚类主题：资源获取模块用于通过机器学习算法获取待处理文本所对应的插入资源；生成模块用于获取聚类主题对应的PPT模板，并生成PPT。本发明对聚类时用来衡量两个特征向量之间的差别的参数的计算方式进行了改进，加入了取值距离，通过欧式距离和取值距离的结合，使得本发明在对规模较小的文本进行文本聚类时，能够获得更为准确的聚类结果。
一种基于机器学习 ppt 自动生成系统

[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]图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202111585018.9在审
发明人：蔡志东 -专利权人：深圳云天励飞技术股份有限公司;成都云天励飞技术有限公司
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，本发明公开了一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取多个待处理图像；对多个待处理图像进行人像聚类处理，得到包含同一人像的多个人像聚类集；对各人像聚类集分别进行静态人像分析，获得各人像聚类集对应的分析结果；基于各人像聚类集对应的分析结果，对各人像聚类集进行误采过滤，生成针对各人像聚类集的图像采集结果。因此，本发明实现了避免了静态的人像的干扰，提高了真实人像的图像处理的准确率和正确率。
图像处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]数据聚类方法、相关设备及存储介质-CN202110382245.5有效
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-04-09 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06F16/45 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种数据聚类方法、相关设备及存储介质，方法包括：在调用目标模型提取目标数据集中每个多媒体数据的数据特征后，根据所述每个多媒体数据的数据特征，确定所述目标数据集新产生的P个候选聚类中心；采用所述P个候选聚类中心对多个历史聚类中心进行更新，得到多个目标聚类中心；基于所述每个多媒体数据和每个目标聚类中心之间的关联性，对所述目标数据集进行聚类处理，得到聚类结果；并根据所述聚类结果优化所述目标模型的模型参数；迭代上述过程，直至所述目标模型达到收敛；将所述目标模型达到收敛时的聚类结果，作为所述目标数据集的目标聚类结果。本申请实施例可以更好地进行聚类处理，提升聚类结果的准确性。
数据方法相关设备存储介质

[发明专利]数据处理方法及装置、处理器、电子设备、存储介质-CN202010106959.9在审
发明人：王飞;黄厚钧;李诚;钱晨;楼赞 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2020-02-20 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据处理方法及装置、处理器、电子设备、存储介质。该方法包括：获取待聚类簇对和聚类网络，其中，所述聚类网络以簇对的纯度为监督信息训练得到，所述所述簇对的纯度用于表征簇对中的参考类别的纯度，所述参考类别为所述簇对中包含数据的数量最多的类别；使用所述聚类网络对所述待聚类簇对进行处理，得到第一合并分数，其中，所述第一合并分数用于表征所述待聚类簇对的纯度；基于所述第一合并分数，得到所述待聚类簇对的聚类结果。
数据处理方法装置处理器电子设备存储介质

[发明专利]短文本聚类方法及终端设备-CN201910027851.8有效
发明人：生龙;李铁飞;魏忠诚;吴迪;杨瑞欣;马建飞;黄竹韵;张梦甜;孙雷 -专利权人：河北工程大学
申请日： 2019-01-11 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明适用于信息处理技术领域，提供了一种短文本聚类方法及终端设备，该方法包括：对短文本集进行预处理，获得所述短文本集中的所有文本；根据所述所有文本，计算所述所有文本与其它文本的相似度；根据所述所有文本与其它文本的相似度，确定所述所有文本的聚类中心；根据所述聚类中心，对所述所有文本进行聚类处理。本发明实施例可以解决现有技术中聚类依赖于初始聚类中心的选取及初始划分，导致聚类结果可能不同于数据集样本的真实分布，得到错误的结果，或者使聚类很难收敛的问题。
文本方法终端设备

[发明专利]一种数据的聚类方法、装置和电子设备-CN202111342632.2在审
发明人：王硕;郑祺星 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种数据的聚类方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取初始样本集合；应用每轮聚类确定的聚类中心点对各个目标样本进行聚类；每一轮的聚类过程中，针对多个初始样本中的一个初始样本，对一个初始样本中的离散特征进行连续化处理，得到处理后的连续特征；将一个初始样本中的连续特征与处理后的连续特征进行拼接，得到一个初始样本对应的目标样本；在确定相邻两轮聚类过程中应用的聚类中心点之间的距离小于预设距离阈值，或聚类次数达到预设次数阈值时，停止聚类；并将最后一轮聚类的聚类结果作为用户特征数据的目标聚类结果。提高了对包括离散特征的用户数据在聚类时的准确性和解释性。
一种数据方法装置电子设备

[发明专利]一种TDMA信号协议无监督聚类方法及装置-CN202211276019.X有效
发明人：张柏林;鲍雁飞;朱宇轩;姬港;刘柏含;薛丽莎 -专利权人：中国人民解放军军事科学院系统工程研究院
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种TDMA信号协议无监督聚类方法及装置，该方法包括：获取接收指令；利用所述接收指令接收目标频段信号，获取TDMA信号数据集；对所述TDMA信号数据集进行处理，得到IQ数据；对所述IQ数据进行预处理，得到TDMA信号聚类算法训练集；利用所述TDMA信号聚类算法训练集，进行信号协议无监督算法训练，得到目标信号聚类算法模型；利用所述目标信号聚类算法模型，对接收的TDMA信号进行聚类处理，得到所述TDMA信号的协议类型，实现基于深度学习的TDMA信号协议无监督聚类。本发明方法通过对信号接收、截断、时频变换，采用基于深度学习的聚类技术，实现对TDMA信号协议的无监督聚类。
一种 tdma 信号协议监督方法装置

[发明专利]一种数据驱动的文本增量聚类方法-CN202210394986.X有效
发明人：杨露;崔莹;代翔;黄细凤 -专利权人：中国电子科技集团公司第十研究所
申请日： 2022-04-15 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据驱动的文本增量聚类方法，属于自然语言处理领域，包括以下步骤：根据已有聚类类别判断是否需要增量聚类，并根据判断结果进行初始化聚类生成聚类类别，或对已有聚类类别进行簇心调整，更新已有聚类类别，实现文本增量聚类。本发明实现对对增量文本的自动聚类，保持已有聚类结果的延续性，提高了文本聚类的准确性。
一种数据驱动文本增量方法

[发明专利]内置约束规则的k-means文本聚类方法及装置-CN201711239513.8有效
发明人：李德彦;晋耀红;席丽娜 -专利权人：鼎富智能科技有限公司
申请日： 2017-11-30 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请实施例公开一种内置约束规则的k‑means文本聚类方法及装置，该方法包括：利用第一约束规则预处理待聚类文本集，得到与第一约束规则对应的第一预处理集合；获取待聚类文本集中的k个文本作为簇心，k＜N，N为待聚类文本集中文本的总数量；如果簇心包含于第一预处理集合中，则将该第一预处理集合中除该簇心外的其余文本添加到与簇心对应的类簇中，清除待聚类文本集中已经添加到类簇中的文本；将待聚类文本集中剩余的文本分别添加到与其距离最近的簇心所对应的类簇中；重新计算每个类簇的新的簇心，如果新的簇心满足预设的停止条件，则输出全部类簇。采用上述聚类方法可以降低文本聚类的计算复杂度，同时还能提高聚类精度。
内置约束规则 means 文本方法装置

[发明专利]基于欧式聚类和深度学习的激光雷达障碍物检测方法-CN202211168341.0在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：奥特酷智能科技（南京）有限公司
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G01S17/931 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于欧式聚类和深度学习的激光雷达障碍物检测方法，采用深度学习方法对激光雷达点云数据进行处理，得到深度学习的检测结果；然后加入欧式聚类，进行深度学习误检处理，排除深度学习的错误检测情况，得到排除误检的深度学习检测结果列表；遍历排除误检的深度学习检测结果列表，进行合并聚类过度分割，得到三组检测结果：含有聚类点云的深度学习检测列表；不含聚类点云的深度学习检测列表；无深度学习语义属性的聚类簇；将上述不含聚类点云的深度学习检测列表和无深度学习语义属性的聚类簇作为输入，进行拆分聚类不完全分割，得到最终检测结果。本发明将欧式聚类和深度学习的检测结果进行融合处理，提高了激光雷达的感知精度。
基于欧式深度学习激光雷达障碍物检测方法

[发明专利]基于改进型聚类算法的毫米波雷达跌倒检测方法及系统-CN202110619716.X有效
发明人：张琳;李向东;颜广;徐丽;张延波;刘成业 -专利权人：山东省科学院自动化研究所
申请日： 2021-06-03 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进型聚类算法的毫米波雷达跌倒检测方法及系统，采集被检测人员动作场景数据；对被检测人员动作场景数据进行预处理，得到数据样本；根据数据类型的不同，设定k个聚类中心；依据设定的设定k个聚类中心，基于改进型聚类算法对数据样本进行聚类处理；其中，基于改进型聚类算法，根据一阶差分绝对值初始化第一个聚类中心；采集被检测人员的新动作场景数据，计算新动作场景数据与k个聚类中心之间的距离；将距离最小值对应的聚类中心的类别标签作为跌倒检测状态本发明提供了基于K聚类算法的毫米波跌倒检测雷达数据分析与处理方法，大大提高了数据分类的准确度。
基于改进型算法毫米波雷达跌倒检测方法系统

[发明专利]一种日志数据处理方法及装置-CN202110507902.4在审
发明人：刘芳;于涛;李方岩 -专利权人：中国移动通信集团有限公司;中国移动通信集团黑龙江有限公司
申请日： 2021-05-10 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06F16/18 文献下载
摘要：本发明提供一种日志数据处理方法及装置。该方法包括：基于加权相似度的聚类算法，根据待处理日志数据构建文本向量；对所述文本向量进行聚类，获取对应的日志聚类结果；根据所述日志聚类结果，生成日志聚类模板。本发明提供的日志数据处理方法及装置，可以减少日志数据过滤时间，同时保证日志数据的可靠性。
一种日志数据处理方法装置

[发明专利]一种基于无线网络话务特征的小区聚类方法和系统-CN201510642088.1有效
发明人：吴冬华;欧阳晔;胡岳;代心灵;石路路;闫兴秀 -专利权人：南京华苏科技有限公司
申请日： 2015-09-30 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： H04W16/18 文献下载
摘要：一种基于无线网络话务特征的小区聚类方法，主要包括五个步骤：S1选择待处理数据；S2提取每个待处理数据的“特征参数”；S3对待处理数据进行聚类最优K值选取；S4利用选取的最优K值运用五种聚类算法对待处理数据进行聚类整合；S5将聚类结果与地理信息系统中的地理信息进行结合，并显示结合后的聚类结果。本专利通过聚类得到话务数据类似的小区，为移动运营商提供了一个评估和规划网络容量的辅助方案。
一种基于无线网络话务特征小区方法系统

[发明专利]基于复合聚类算法的电力居民用户日负荷曲线聚类方法-CN201910983879.9在审
发明人：游文霞;金之榆 -专利权人：三峡大学
申请日： 2019-10-16 - 公布日： 2020-02-11 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：基于复合聚类算法的电力居民用户日负荷曲线聚类方法，获取电力居民用户日负荷数据，该数据包含有P个样本，每个样本有Q个时间点属性的数据集矩阵；对电力居民用户日负荷数据进行预处理，获得初始群集；对初始群集进行降维处理，获得降维群集；采用聚类算法1对降维群集进行初步聚类，得到初始聚类中心；采用聚类算法2对聚类算法1得到的初始聚类中心进行聚类，并使用聚类有效性指标，对聚类结果进行评估，最终得到M个聚类中心；采用得到的M个聚类中心，作为聚类算法2的初始聚类中心，对数据进行聚类，获得行为相似的用户群。本发明把庞大零散的日负荷数据聚类成行为相似的用户群。电力企业管理人对聚类成的用户群进行分析，可以更好地预测用电量高峰和低谷，为电力业务的管理提供更可靠地方法。
聚类聚类算法日负荷群集初始聚类中心居民用户用户群聚类中心降维样本预处理数据集矩阵有效性指标电力企业降维处理聚类结果数据聚类时间点数据包用电量低谷复合评估预测高峰分析管理

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