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[发明专利]一种基于地理信息系统的信息点聚类方法-CN201410331787.X在审
发明人：曾光;谢洪平;秦健;丁志锋;柏彬 -专利权人：国家电网公司;江苏省电力公司;江苏省电力公司电力经济技术研究院
申请日： 2014-07-14 - 公布日： 2014-10-08 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于地理信息系统的信息点聚类方法，包括以下步骤：根据显示区域的地理位置、比例尺和显示尺寸，确定参与聚类的数据范围；定义聚类区域的大小并据此将显示区域进行网格划分与序列化存储；根据确定的数据范围，加载符合范围要求的坐标信息点并形成信息点序列；依据聚类区域，从信息点序列中依次取出一信息点，并判断信息点是否在某一聚类区域内：如果是，则当前聚类区域的计数器+1，隐藏该信息点；否则，取出下一信息点并执行上述处理；重复上述，对序列化存储的每个聚类区域进行处理，直到所有的网格划分的所有聚类区域均处理完毕后；最后根据聚类对象以及显示区域的地理位置、比例尺和显示尺寸，在显示屏上显示聚类结果。
一种基于地理信息系统信息点聚类方法

[发明专利]基于分布式平台的BIRCH算法改进方法、装置及设备-CN201910608916.8在审
发明人：江绪宇 -专利权人：浙江宇视科技有限公司
申请日： 2019-07-08 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：其中方法包括：将至少两组待处理数据分别存储至spark平台中弹性分布式数据集的分区中；根据所述分区中待处理数据，并行建立聚类特征树；重复执行如下操作：对上一层聚类特征树进行分组，根据每组中至少两个上一层聚类特征树的代表性数据，生成每组的当前层聚类特征树，直至建立目的聚类特征树；根据所述目的聚类特征树中所述代表性数据的聚类结果，对各层聚类特征树中所述代表性数据所属聚类特征中其他数据的聚类结果进行同步处理。
基于分布式平台 birch 算法改进方法装置设备

[发明专利]基于组属性的增量聚类方法、装置、设备和存储介质-CN202111248660.8在审
发明人：周超;田国栋 -专利权人：恒睿（重庆）人工智能技术研究院有限公司
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明属于大数据处理技术领域，具体提供一种基于组属性的增量聚类方法、装置、设备和存储介质，旨在解决如何处理增量聚类结果中疑似合并结果对的问题。为此目的，本发明的方法包括：获取新增数据和历史数据，数据样本中包含组属性，组属性包括组名和队名；遵循组属性约束执行增量聚类，得到第二聚类数据和/或疑似合并数据；遵循组属性约束，人工介入处理经优先级排列的疑似合并数据对，得到第三聚类数据；根据第二聚类数据和第三聚类数据更新第一聚类数据。应用本发明的方法，使聚类错误的合并得到抑制，正确的合并得到保持，提高了聚类精度；同时加强了人工确认信息的时效性和影响力，使之能够持久化，达到强化学习的目的。
基于属性增量方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于聚类有效性综合运用的欠定混合矩阵估计方法-CN202111533318.2在审
发明人：王川川;曾勇虎;汪亚;朱宁;贾锐;张静克;梁雪娇;刘志浩;汪连栋 -专利权人：中国人民解放军63892部队
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明属于侦察信号处理技术领域，公开的一种基于聚类有效性综合运用的欠定混合矩阵估计方法，首先，利用FCM算法选取初始聚类中心和得到相应的隶属矩阵U；其次，采用聚类有效性指标和隶属矩阵U的平均信息熵指标联合判决来估计聚类个数，则综合运用多种聚类有效性指标如此处理，将能够得到多种聚类个数估计结果；最后，根据多种聚类个数估计结果，按照“少数服从多数”的原则确定辐射源数，将估计得到该辐射源数的聚类操作所得到的聚类中心矢量进行融合处理本发明通过多种聚类有效性指标的综合运用，能够保证辐射源数和混合矩阵的估计准确度和混合矩阵估计的可靠性。对于解决欠定盲源分离问题具有重要促进意义。
一种基于有效性综合运用混合矩阵估计方法

[发明专利]信息加密方法、装置、电子设备和计算机可读介质-CN202110816893.7有效
发明人：陈曦;燕鹏;张晓枫;王丽君;王娟;吴建海;任志鹏 -专利权人：北京国电通网络技术有限公司
申请日： 2021-07-20 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：响应于检测到表征文件选择请求的信息，从预设的数据库中获取待解析文件集合；对待解析文件集合所包括的各个待解析字段信息进行聚类处理，得到聚类字段信息组集；从聚类字段信息组集中选择至少一个聚类字段信息作为目标聚类字段信息集；对目标聚类字段信息集进行聚类处理，得到目标聚类字段信息组集；将目标聚类字段信息组集中每个目标聚类字段信息组对应的待解析文件确定为目标文件，得到目标文件组；根据替换加密字段表，对目标文件组进行加密处理，
信息加密方法装置电子设备计算机可读介质

[发明专利]一种基于聚类思想的道路行人小目标检测方法-CN202110445493.X有效
发明人：袁国慧;叶涛;王卓然 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于聚类思想的道路行人小目标检测方法，涉及图像处理、目标检测及深度学习技术领域；其包括S1：构建行人聚类标签，训练一个基于通用深度学习目标检测框架的聚类模型；S2：输入待检测图像；S3：使用聚类模型提取待检测图像中的行人聚类区域；S4：对所有的行人聚类区域进行预处理，调整聚类区域大小，使其与行人检测模型的输入尺寸相匹配；S5：基于通用目标检测模型训练一个行人检测模型，对调整后的行人聚类区域进行精细检测，得到所有聚类区域内的行人检测结果；S6：使用非极大值抑制对所有的行人检测结果进行处理，并将所有聚类区域内的行人检测结果位置信息映射到待检测原图像上；S7：输出待检测图像中所有的行人检测结果。
一种基于思想道路行人目标检测方法

[发明专利]知识库中的扩展问质量测试方法和装置-CN201710436885.3有效
发明人：李陟;王浩 -专利权人：贵州小爱机器人科技有限公司
申请日： 2017-06-12 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提供了一种知识库中的扩展问质量测试方法，该方法包括：对各个标准问下的扩展问执行聚类处理，以将每个标准问下的扩展问聚类为多个聚类；基于聚类的数目确定扩展问复杂度；以及将扩展问复杂度与复杂度对照表相对照以获得扩展问质量信息；其中，聚类处理的过程包括：针对每个标准问，从该标准问的多个扩展问分词结果的交集中依据词组出现的频率选择词组以构成该标准问的聚类；针对所有标准问的所有扩展问执行标准问匹配处理，对于为每个标准问创建的每个聚类，判断该聚类是否被匹配至其标准问的至少一个扩展问，若是，则该聚类被标记为第一状态，否则被标记为第二状态；以及删除所有状态为第二状态的聚类。
知识库中的扩展质量测试方法装置

[发明专利]基于流形结构的集成聚类数据处理方法-CN201610537430.6在审
发明人：李学龙;董永生;鲁全茂 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2016-07-08 - 公布日： 2016-12-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于信息处理技术领域，具体涉及一种基于流形结构的集成聚类数据处理方法。该处理方法包括以下步骤：1】采集原始数据得到数据集；2】采用最大最小距离算法获取数据集的初始聚类结果；3】添加拉普拉斯正则项，构造基于流形结构的目标函数；4】求解目标函数得到最终聚类结果；5】根据最终聚类结果对指示矩阵进行扩充，更新目标函数并求解得到更新后的最终聚类结果；6】计算更新前后的两个最终聚类结果之差的绝对值；若绝对值小于或者等于给定的阈值则执行步骤7】，若绝对值大于给定的阈值则返回步骤5】；7】输出最终聚类结果。本发明解决了现有的集成聚类算法鲁棒性差的技术问题，提高了聚类结果的有效性。
基于流形结构集成数据处理方法

[发明专利]一种弱覆盖区域栅格聚类方法和装置-CN202110483657.8在审
发明人：刘学成;姜书敏;赵培;向中秋;蒲伯巍;邵华;武欣;陈凡;黄学敏;成芝言 -专利权人：中国移动通信集团设计院有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明公开了一种弱覆盖区域栅格聚类方法和装置，该方法包括：对栅格化地图进行切片处理，得到多个地图切片；针对每个地图切片，计算该地图切片的弱覆盖概率；依据多个地图切片的弱覆盖概率，从多个地图切片中筛选待聚类的地图切片，对待聚类的地图切片中的栅格进行聚类处理，得到弱覆盖聚类簇；收集多个地图切片对应的更新覆盖数据，依据更新覆盖数据和弱覆盖聚类簇，更新栅格化地图。本发明通过筛选出待聚类的地图切片，实现分片管理以及区别处理，不必对整个栅格化地图进行完全遍历聚类与更新，从而节省了算力资源，有效地提高了栅格化地图的更新速度，解决了当前聚类运算算力要求大，实时更新地图运算资源消耗多的问题
一种覆盖区域栅格方法装置

[发明专利]一种基于超图的集成电路的多级聚类方法-CN202011080027.8有效
发明人：林铠鹏;汤正光 -专利权人：上海思尔芯技术股份有限公司
申请日： 2020-10-10 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F30/331 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超图的集成电路的多级聚类方法，包括步骤1、获取第一超图；步骤2、基于预设方式，根据第一预设顺序对每个所述第一节点进行处理以得到第一聚类结果；步骤3、对所述第一聚类结果进行去重处理得到第二聚类结果；步骤4、对所述第二聚类结果进行聚类处理得到第二超图；步骤5、对步骤4得到的所述第二超图循环执行步骤2和步骤4，直至步骤4所得到的所述第二超图的节点数量与所述第一超图中的节点数量的比值满足第一预设阈值，以得到第三超图；步骤6、基于最大连接度聚类方法，根据所述第三超图得到最终的聚类结果。本发明的聚类方法能够实现更高质量的聚类结果，可以提高聚类速度以及实现超图更加粗粒化的过程。
一种基于超图集成电路多级方法

[发明专利]一种基于Canopy算法的聚类优化方法及系统-CN201410194172.7在审
发明人：韩锐;崔创雄 -专利权人：中国科学院声学研究所
申请日： 2014-05-08 - 公布日： 2015-11-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于Canopy算法的聚类优化方法，所述方法包含：步骤101)基于Canopy算法对所有的原始数据进行分组处理，进而得到N个Canopy集合及各个Canopy集合的中心；步骤102)将Canopy集合的数量N作为K均值聚类算法的要构建的划分的数目k；将各个Canopy集合的中心作为划分的k个簇的簇中心；基于上述确定的簇数k和簇中心对所有原始数据采用K均值聚类算法进行聚类优化处理，输出聚类优化结果本发明中Canopy聚类算法用于K均值聚类算法的预处理，用来找合适的k值和簇中心。大大降低整个聚类的运行时间，提高了算法的计算效率，增加了算法的容错性。
一种基于 canopy 算法优化方法系统

[发明专利]一种基于分布式增量型DBSCAN算法的空间数据流在线聚类方法-CN201811114506.X在审
发明人：毛克明;刘舒琦;马卿云 -专利权人：东北大学
申请日： 2018-09-25 - 公布日： 2019-01-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于分布式增量型DBSCAN算法的空间数据流在线聚类方法，涉及数据挖掘和大数据分析领域。该方法针对特定生产场景中的空间数据，搭建分布式集群，进行分布式在线聚类处理，将源数据分区并分发到集群的各个节点采用DBSCAN聚类处理，通过新到达的空间数据更新原始聚类结果，通过顺序访问集群各个节点的聚类结果，为每个数据点标记全局唯一的聚类编号。本发明的方法能够自动划分、分发源数据，合成局部聚类结果并返回全局聚类结果，从而满足缩短处理时间与适应数据流的要求，为大规模实际应用场景下空间数据流的聚类分析奠定基础。
聚类结果在线聚类空间数据流数据流空间数据集群算法分布式集群聚类处理聚类分析数据挖掘顺序访问应用场景大数据分发源下空间源数据聚类全局分发分区合成场景返回更新分析生产

[发明专利]一种考虑改进谱聚类与Bi-LSTM神经网络的冲击性负荷预测方法-CN202110698758.7在审
发明人：李练兵;李东颖;张佳伟;李脉;董晓红;李思佳;李佳祺;刘汉民;刁嘉;李明;任杰;王阳;赵建华;王海;张文煜;袁冬冬;姚帅亮;张海欣 -专利权人：河北工业大学;国网冀北张家口风光储输新能源有限公司
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明为一种考虑改进谱聚类与Bi‑LSTM神经网络的冲击性负荷预测方法。该方法考虑电动汽车充电负荷时序特征的不同，采用将改进谱聚类与Bi‑LSTM神经网络的冲击性负荷预测方法，选择DTW相似性度量的改进谱聚类算法对日负荷曲线进行聚类处理，对聚类后的每类曲线进行建模分析，从而达到提高总体负荷预测精度的目的具体为通过对电动汽车充电负荷数据进行处理，得到日负荷曲线，并对曲线特征进行分析、选择DTW相似性度量的改进谱聚类算法对日负荷曲线进行聚类、根据负荷曲线聚类结果，对各类群体分别数据处理并进行Bi‑LSTM
一种考虑改进谱聚类 bi lstm 神经网络冲击负荷预测方法

[发明专利]用于图像处理的基于聚类的迁移特征学习方法及装置-CN202010433268.X在审
发明人：潘滢炜;李业豪;姚霆;梅涛 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2020-05-20 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供了一种用于图像处理的基于聚类的迁移特征学习方法和装置、图像处理装置及图像处理方法。所述迁移特征学习方法包括：对目标样本进行聚类，以生成K个聚类，其中K是整数，且K≥1；基于所生成的K个聚类，计算每个目标样本的固有聚类分布；通过使用迁移特征学习算法来根据源样本对每个目标样本进行迁移特征学习，并获得目标样本的中间层特征；利用所获得的中间层特征，计算每个目标样本的聚类分配分布；以及基于所述固有聚类分布和/或所述聚类分配分布，调整迁移特征学习算法，以确保通过迁移特征学习得到的特征表示保留目标样本的基础数据结构
用于图像处理基于迁移特征学习方法装置

[发明专利]文本摘要的生成方法及其装置-CN202210095962.4在审
发明人：孙宏超;陈蒙 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本公开提出了一种文本摘要的生成方法及其装置，涉及自然语言处理领域，该文本摘要的生成方法包括：获取目标文本；对目标文本中的候选句子进行聚类，生成至少一个聚类簇；针对每个聚类簇，从聚类簇所包括的目标句子中，提取聚类簇的核心句子；根据每个聚类簇的核心句子，生成目标文本的文本摘要。由此，通过对目标文本中句子进行聚类处理的方式，可以获取目标文本的主题，并从主题中提取文本摘要，使得文本摘要更加全面、准确。
文本摘要生成方法及其装置