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[发明专利]本地生活服务信息处理方法及装置-CN201810088952.1在审
发明人：叶孝璐;郭华洋 -专利权人：口碑(上海)信息技术有限公司
申请日： 2018-01-30 - 公布日： 2018-07-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种本地生活服务信息处理方法及装置，其中，本地生活服务信息处理方法包括：获取对应于指定服务场所的交易信息；将交易信息中的位置信息作为聚类元素，并对聚类元素进行聚类处理，得到多个最终聚类集合；根据多个最终聚类集合中包含的聚类元素的数量最多的最终聚类集合的最终聚类中心，确定指定服务场所的位置信息。根据本发明提供的技术方案，不仅能够自动、方便地确定服务场所的位置信息，提高了本地生活服务信息处理效率，极大地节省了人力成本，而且还有效地去除了噪声数据的干扰，提高了所确定的服务场所的位置信息的准确度，优化了本地生活服务信息处理方法
生活服务信息处理聚类集合聚类交易信息服务准确度聚类处理聚类中心人力成本噪声数据有效地优化

[发明专利]基于时频分析的跳频信号检测与参数估计方法及系统-CN202211046676.5有效
发明人：张灵珠;沈强;赵磊蕾;凌洪;罗冲;刘鑫;刘力辉;程洪良 -专利权人：成都中星世通电子科技有限公司
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： H04B1/713 文献下载
摘要：本发明公开了基于时频分析的跳频信号检测与参数估计方法及系统，属于电磁频谱监测技术领域，方法包括对跳频信号的时频图像进行双门限阈值分割处理、连通区域标记处理，得到连通域图像的特征信息；根据连通域图像的长度特征对连通域进行粗聚类；对粗聚类结果进行细分聚类处理；最后根据连通域图像对跳速、幅度、带宽、驻留时间、跳频频率集等任一参数或多个参数进行估计。本发明通过时频图像的起始坐标特征对粗聚类结果进行细分聚类处理，相较现有聚类方法时间复杂度大大降低，聚类效率高；同时基于第一差值对临时跳周期求余处理，能够适用于所有聚类场景，进一步提高了检测效率，分选出相同跳速
基于分析信号检测参数估计方法系统

[发明专利]大规模向量场数据处理方法-CN201310239739.3有效
发明人：汪云海;范超然;王天化;陈宝权 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2013-06-17 - 公布日： 2013-09-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种大规模向量场数据处理方法，包括如下步骤：从外部存储设备中将向量场数据逐一读取至内存；利用流式K-means算法对内存中的向量场数据进行处理并得到若干个聚类中心；构建聚类中心的邻居关系；根据聚类中心的邻居关系对聚类中心进行层次聚类上述大规模向量场数据处理方法，从外部存储设备中将向量场数据逐一读取至内存，避免了将所有的向量场数据一次性全部载入内存，而利用流式K-means算法对内存中的向量场数据进行处理以及根据聚类中心的邻居关系对聚类中心进行层次聚类也极大地降低了聚类的时间复杂度，因此上述大规模向量场数据处理方法对计算机的性能、内存要求均比较低，并且能够较快地处理大规模向量场数据。
大规模向量数据处理方法

[发明专利]一种车道检测方法、装置及计算机可读存储介质-CN202111043369.7有效
发明人：马聪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种车道检测方法、装置及计算机可读存储介质，本申请实施例可以使用于高精地图或自动驾驶等领域，通过采集预设数量的目标轨迹数据；根据目标轨迹数据的分布状态确定初始聚类中心线；基于初始聚类中心线对目标轨迹数据进行聚类处理，得到聚类处理后的目标聚类中心线；基于目标聚类中心线确定待检测车辆所属的目标车道。以此，可以通过采集的预设数量的目标轨迹数据的分布状态，快速确定初始聚类中心线，并基于初始聚类中心线进行目标轨迹数据的聚类处理，得到准确的目标聚类中心线，进而根据目标聚类中心线快速判断待检测车辆所属的目标车道
一种车道检测方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种乘车热点区域预测方法、装置、设备及可读存储介质-CN202111117958.5有效
发明人：杨柳;梁琨;李昕陆;唐优华;马征;刘恒 -专利权人：西南交通大学;成都交大大数据科技有限公司
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种乘车热点区域预测方法、装置、设备及可读存储介质，将需要聚类时间段的车辆载客信息进行处理，然后使用OPTICS聚类算法进行聚类，得到车辆载客信息中的聚类簇的个数和每个所述聚类簇中的对象个数信息；将所述每个所述聚类簇的对象个数与第一阈值进行对比，若所述聚类簇中的对象个数大于所述第一阈值，则将对象个数大于所述第一阈值的聚类簇输入第二模型，得到最佳K值，所述K值为所述聚类簇中心的数量；将所述最佳K值使用K‑means算法对所述第二信息进行聚类，得到为乘车的热点区域。本发明通过对车辆车载信息进行处理，然后进行二次聚类，以此来预测在给定时间段内给定区域的打车需求量。
一种乘车热点区域预测方法装置设备可读存储介质

[发明专利]基于多线程的聚类数据处理方法和数据处理设备-CN202110732165.8在审
发明人：吴昆临;许秋子 -专利权人：深圳市瑞立视多媒体科技有限公司
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于多线程的聚类数据处理方法和数据处理设备，所述基于多线程的聚类数据处理方法包括：配置预设参数，所述预设参数为n组参数，n为大于等于2是正整数，n个线程分别对应所述n组参数；所述n个线程分别处理所述n组参数，得到n个近邻点组；所述n个线程分别处理所述n个近邻点组完成聚类处理。基于多线程的聚类数据处理方法和数据处理设备，根据多线程处理，提高聚类数据处理的计算速度。
基于多线程数据处理方法设备

[发明专利]一种信息推荐方法和设备-CN201110005636.1有效
发明人：崔岩;肖战勇 -专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
申请日： 2011-01-12 - 公布日： 2012-07-18 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种信息推荐方法和设备，应用于设置有多个精确度不同的聚类模型的互联网应用系统，该方法包括：所述应用系统按照聚类模型精确度递减的顺序，依次使用相应聚类模型对用户所对应的用户元素集合进行聚类处理，以确定用户元素集合所属的类别，直到聚类召回率满足设定要求时停止聚类处理；所述应用系统根据聚类结果对所述用户元素集合对应的用户进行信息推荐。本发明实施例中，在增大聚类召回率的同时，保证了聚类精确度，提高了信息推荐效果。
一种信息推荐方法设备

[发明专利]基于一维卷积自编码器的负荷曲线深度嵌入聚类方法-CN202010396106.3在审
发明人：黄冬梅;林孝镶;胡安铎;孙锦中;唐振;何立昂;高轩;王桂芳 -专利权人：上海电力大学
申请日： 2020-05-11 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供一种基于一维卷积自编码器的负荷曲线深度嵌入聚类方法，用于根据用户的原始负荷数据进行聚类分析，其特征在于，包括如下步骤：数据预处理，获取用户的原始负荷数据并对该负荷数据进行预处理，从而获得归一化的日负荷功率数据集；数据训练，使用日负荷功率数据训练一维卷积自编码器，保留编码层；模型构建，在编码层的基础上构建聚类层形成深度聚类模型；聚类中心设定，设定聚类中心个数，并运用K‑means聚类算法初始化聚类层的聚类中心并进行负荷的初始分配；迭代训练，对深度聚类模型进行迭代训练，每一次迭代调整网络参数以及聚类中心并获取聚类标签，当聚类标签变化小于预定值时，输出此时的聚类标签。
基于卷积编码器负荷曲线深度嵌入方法

[发明专利]人脸聚类方法及装置、分类存储方法、介质、电子设备-CN202180000510.7在审
发明人：张文浩;刘瀚文;许景涛 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：公开一种人脸聚类方法及装置、图像分类存储方法、计算机可读存储介质、电子设备，人脸聚类方法包括：对待聚类的图像进行聚类处理，所述聚类处理包括：获取与图像类别库中当前的图像类别的数量等级所对应的相似度阈值；至少两个数量等级所对应的相似度阈值不同；根据当前的相似度阈值以及待聚类人脸图像与所述图像类别库中至少一类图像的相似度，判断图像类别库中是否存在待聚类人脸图像的同类别图像；当存在待聚类人脸图像的同类别图像时，根据待聚类人脸图像的同类别图像的类别标签确定待聚类人脸图像的类别标签；当不存在待聚类人脸图像的同类别图像时，按照第一预设规则为待聚类人脸图像分配类别标签。
人脸聚类方法装置分类存储介质电子设备

[发明专利]特征向量的聚类方法、检索方法、装置及存储介质-CN201810582026.X在审
发明人：谭诚;黄耀海 -专利权人：佳能株式会社
申请日： 2018-06-07 - 公布日： 2020-01-03 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明提供一种特征向量的聚类方法、检索方法、装置及存储介质，在所述聚类方法中，对通过初始聚类处理得到的各聚类进行检测，确定不适当聚类；然后将不适当聚类中的特征向量重新分派到其他聚类中，以消除不适当聚类，优化得到的聚类结果，从而提升检索的效率和精度。
聚类特征向量检索存储介质聚类处理聚类结果分派检测优化

[发明专利]一种基于DBSCAN聚类的负荷异常检测方法及系统-CN202210460694.1在审
发明人：左强;陆婋泉;杨世海;段梅梅;孔月萍;周雨奇;王逸民;丁泽诚;苏慧玲;陈铭明;瞿亚运;张驰;曹晓冬;李波 -专利权人：国网江苏省电力有限公司营销服务中心
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于DBSCAN聚类的负荷异常检测方法及系统，方法包括：步骤1，采集负荷异常数据；步骤2，对负荷异常数据进行预处理后得到可靠数据集；将可靠数据集划分为训练集和测试集；步骤3，搭建DBSCAN聚类模型，以训练集为输入，以异常类型聚类簇为输出，对聚类模型进行训练；步骤4，使用训练好的聚类模型对测试集进行聚类，以轮廓系数作为聚类结果评价指标，以获得负荷异常的多个辨识类型簇。本发明在经过数据预处理后，充分利用DBSCAN聚类算法的聚类优势，聚类结果的精确度得到进一步提升，聚类过程中，无需预设聚类簇数，通过寻找数据内在规律、及时发现数据异常点，从而实现对负荷异常数据的聚类，根据聚类结果准确辨识负荷异常类型
一种基于 dbscan 负荷异常检测方法系统

[发明专利]一种针对聚类设计的密度估计方法和装置-CN202111381288.8有效
发明人：陈冲;申晨;黄建强;华先胜 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2021-11-20 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本申请提供一种针对聚类设计的密度估计方法，所述针对聚类设计的密度估计方法，包括：根据待聚类对象的特征构建不同待聚类对象之间相似性；对所述不同待聚类对象之间的相似性进行归一化处理，获得所述不同待聚类对象之间的转移概率矩阵；基于所述转移概率矩阵构造密度扩散，通过对所述密度扩散的迭代得到每个待聚类对象的密度。该方法首先对不同待聚类对象之间的相似性进行归一化处理，使每个待聚类对象对其他待聚类对象的密度的贡献值相同，之后，基于密度扩散的方式来估计各个待聚类对象密度的平稳分布，从而得到每个待聚类对象的密度，该方案利用了每个待聚类对象的局部特性，显著提高了不同类别的待聚类对象密度估计的稳定性和准确性。
一种针对设计密度估计方法装置

[发明专利]基于图像处理的输送机异常检测方法及系统-CN202211185684.8有效
发明人：郑兆宗;孔存红;张朋;邱雷明;梁勇;孙善金 -专利权人：山东山矿机械有限公司
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： G06V20/50 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及基于图像处理的输送机异常检测方法及系统。方法包括：得到各目标像素块的运动矢量；根据各目标像素块的运动矢量之间的聚类距离，得到各初始聚类类别以及各初始聚类类别中的各运动矢量；根据各初始聚类类别中的各运动矢量得到第一初始聚类评价指标、第二初始聚类评价指标和第三初始聚类评价指标；根据第一初始聚类评价指标、第二初始聚类评价指标和第三初始聚类评价指标，得到初始聚类综合评价指标；根据初始聚类综合评价指标，得到各目标聚类类别对应的平均运动矢量，根据各目标聚类类别对应的平均运动矢量，判断输送机传送带是否出现异常
基于图像处理输送异常检测方法系统

[发明专利]一种文件的聚类方法和设备-CN201310055669.6有效
发明人：杨宜;于涛;陶波 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2013-02-21 - 公布日： 2017-12-01 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明实施例公开了文件的聚类方法和设备，应用于信息处理技术领域。本发明实施例中，在对待处理文件进行聚类时，可以通过对待处理文件中包含的多个信息块的特征的信息指纹的比较，来将信息指纹相同的待处理文件作为一个聚类，实现了文件的聚类。这样采用信息指纹的方式对待处理文件中信息块的特征进行标识，然后根据标识来进行聚类，相比现有技术中相似性比较，采用本发明实施例中计算特征的标识并聚类的运算量和复杂度会很大程度的降低。
一种文件方法设备

[发明专利]基于query的数据库负载预测方法-CN202310314247.X在审
发明人：请求不公布姓名 -专利权人：天云融创数据科技（北京）有限公司
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于query的数据库负载预测方法，该方法包括：对数据库负载中的每条query进行模板化处理；进行第一聚类处理，将语义相似的query模板聚合为一类，并将各聚类的中心模板组成压缩负载；重复进行多次第一聚类处理，并获取每次聚类结果中各聚类中心模板组成的压缩负载，计算压缩负载对原始负载的覆盖率，并基于覆盖率获取能够表示所述原始负载的压缩负载；对压缩负载进行第二聚类处理，将到达率相似的中心模板聚为一类；利用最大的若干聚类中
基于 query 数据库负载预测方法

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