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[发明专利]一种数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质-CN202310033268.4在审
发明人：陈桂生;胡劲英;杨佳 -专利权人：建信金融科技有限责任公司
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本申请公开了数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质，涉及大数据数据处理技术领域，一具体实施方式包括接收数据处理请求，获取对应的待处理数据；基于预设功能对待处理数据进行聚类，以得到各个聚类簇；确定各个聚类簇对应的交易类型，进而将各个聚类簇与对应的交易类型建立映射关系；调用估值引擎，以根据聚类簇和映射关系，确定待处理数据对应的估值并输出。可以提高数据处理效率，以及提高对复杂的业务场景处理的灵活性。
一种数据处理方法装置电子设备计算机可读介质

[发明专利]基于海量新闻数据的快速热点检测方法及系统-CN201810044908.0有效
发明人：曾大军;郑晓龙;何赛克;张曈 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2018-01-17 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于海量新闻数据的快速热点检测方法及系统，所述快速热点检测方法包括：对多个待处理新闻文本进行链式聚类，得到粗聚类集合；基于快速搜索和寻找密度峰值方法，对所述粗聚类集合进行搜索，得到细聚类集合；提取所述细聚类集合中的代表性短语，所述代表性短语为热点词语。本发明可直接对多个待处理新闻文本进行链式聚类，得到粗聚类集合；进一步基于快速搜索和寻找密度峰值方法，进行聚类，从而得到细聚类集合，并从中提取代表性短语，从而可快速捕捉到新闻文本中的热点词语，可提高计算效率和准确性
基于海量新闻数据快速热点检测方法系统

[发明专利]海量图像特征向量中的快速聚类预处理方法-CN201610964786.8有效
发明人：王健;钟斌 -专利权人：深圳云天励飞技术有限公司
申请日： 2016-11-04 - 公布日： 2018-04-03 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理领域，其公开了一种海量图像特征向量中的快速聚类预处理方法，包括如下步骤（A）两级线程池处理；（B）两级Map的存储结构处理；所述两级线程池包括进行简单预聚类的初级预处理线程池和进行次级聚类合并的次级合并线程池；所述两级Map的存储结构中，将大的聚类结果Map划分成子Map,子Map的合并比较操作并行进行。本发明的有益效果是将聚类运算过程通过两级调度设计，适合在多核服务器上运行；通过两级Map的存储结构，使聚类比较与聚类更新的之间的阻塞影响趋近为0。
海量图像特征向量中的快速预处理方法

[发明专利]一种基于超簇加权的集成聚类方法-CN202011033044.6在审
发明人：钱雪忠;薛红艳 -专利权人：江南大学
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超簇加权的集成聚类方法，先利用基于地标点表示的谱聚类方法对样本集进行聚类生成基聚类集合；基聚类集合由多个基聚类成员集合构成，每个基聚类成员包括多个类簇，每个类簇中包括样本集中的多个样本点；再对基聚类集合中的基聚类成员进行处理得到超簇集合，并计算出每个基聚类成员的权重，以及根据超簇集合和计算出的权重计算出共协矩阵；最后采用层次聚类方法对共协矩阵进行聚类得到聚类结果。本发明能够有效提升运算效率和聚类效果。
一种基于加权集成方法

[发明专利]一种半导体制造设备和工艺的控制系统-CN201810284488.3在审
发明人：杨金源 -专利权人：深圳智达机械技术有限公司
申请日： 2018-04-02 - 公布日： 2018-09-07 - 主分类号： G07C3/14 文献下载
摘要：本发明提供了一种半导体制造设备和工艺的控制系统，包括数据预处理单元、异常点检测单元、支持向量机训练单元、智能监控单元和持续学习单元；其中数据预处理单元包括预处理模块和聚类处理模块，预处理模块用于对半导体制造设备和工艺采集的数据进行预处理，聚类处理模块对预处理模块预处理后的数据进行聚类处理；异常点检测单元对聚类处理后的数据进行异常点检测，得到异常点集。
异常点检测预处理模块半导体制造设备数据预处理单元预处理聚类处理模块聚类处理控制系统支持向量机训练智能监控单元导体制造学习单元异常点采集

[发明专利]一种离散序列的聚类方法及装置-CN202111006337.X在审
发明人：杨睿智;丁光磊;张钊 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种离散序列的聚类方法及装置，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取对象集合，对象集合包括组成序列集合中的各个离散序列的对象，序列集合包括多个离散序列；获取第一聚类结果，第一聚类结果为对象集合中的对象的聚类结果，任一离散序列的第一特征向量为对该离散序列的对象属于第一聚类结果中的各个对象簇的数量进行处理得到的特征向量；根据第一聚类结果生成序列集合中的各个离散序列的第一特征向量；获取第二聚类结果，第二聚类结果为序列集合中的各个离散序列的第一特征向量的聚类结果；根据第二聚类结果输出序列集合中的离散序列的聚类结果。本发明实施例提供用于解决现有技术无法对离散序列进行聚类的问题。
一种离散序列方法装置

[发明专利]一种基于数据处理的图书专业书籍智能推荐方法-CN202310926362.2在审
发明人：齐书稳;付鹏;罗庚;韩阳;王殿武;周彦彬;张文超;潘恒;张珂 -专利权人：中信联合云科技有限责任公司
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理领域，公开了一种基于数据处理的图书专业书籍智能推荐方法，包括：获取多个样本用户的相关信息及感兴趣书籍信息；对多个样本用户进行聚类，确定多个用户聚类簇及每个用户聚类簇对应的用户聚类画像；对多本候选书籍进行聚类，确定多个书籍总聚类簇及书籍总聚类簇画像；对每个书籍总聚类簇包括的多本候选书籍进行二次聚类，确定每个书籍总聚类簇包括的多个书籍子聚类簇及书籍子聚类簇画像；基于多个样本用户的感兴趣书籍信息
一种基于数据处理图书专业书籍智能推荐方法

[发明专利]基于多目标进化的单细胞转录组测序数据聚类方法及系统-CN202110578358.2有效
发明人：刘健;潘逸辰;陈娇 -专利权人：南开大学
申请日： 2021-05-26 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G16B50/30 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于多目标进化的单细胞转录组测序数据聚类方法及系统，获取单细胞转录组测序数据；对获取的测序数据进行预处理；根据预处理后的测序数据，生成细胞间的距离矩阵；对得到的距离矩阵进行降维，得到多个降维结果；对每个降维结果进行k‑means聚类，得到多个聚类结果；对得到的聚类结果进行多目标的进化计算，得到多组进化计算后的聚类结果，每组进化计算后的聚类结果对应一个等价关系矩阵，取各个等价关系矩阵的平均值进行层次聚类得到最终的聚类结果；本公开通过对细胞间的距离矩阵进行降维和初步聚类，对初步聚类后的结果进行多目标进化计算，得到最终的聚类结果，增强了聚类结果的准确性和鲁棒性。
基于多目标进化单细胞转录序数据聚类方法系统

[发明专利]文本的主题聚类方法、装置、设备及存储介质-CN202011203147.2有效
发明人：郑勇升 -专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请适用于主题聚类技术领域，提供一种文本的主题聚类方法、装置、设备及存储介质：对主题聚类任务中的待聚类文本进行分词处理，获取表征待聚类文本的关键词；将属于同一待聚类文本的关键词进行连线生成词对，结合词对中两个关键词之间的相似度值以及含有词对的第一待聚类文本数量，计算出词对在主题聚类任务中的权重值；结合词对以及词对的权重值构建用于进行文本聚类分析的关键词图，并通过社区发现算法对关键词图进行图分割处理，生成表征聚类主题的主题子图；基于主题子图确定待聚类文本与聚类主题之间的关联度，根据关联度获取待聚类文本的主题。
文本主题方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于PLR-DTW的日负荷曲线聚类方法-CN202010364813.4有效
发明人：钟伟;崔益伟;李欣然;宋军英;李培强;毛振宇;陈泽弘;芦纯静 -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： 2020-04-30 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F18/23213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PLR‑DTW的日负荷曲线聚类方法。首先，利用PLR算法对被聚类日负荷曲线数据组进行降维处理，使每条曲线根据其曲线特性自适应地降至某一维度；然后，采用密度函数从原始数据库中选取初始聚类中心曲线，并对所选聚类中心曲线进行PLR降维处理；之后采用DTW对降维后的数据组与聚类中心曲线进行相似度对比分析；最后利用k‑means算法对数据组进行划分聚类，并以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，最后基于DBI指标确定最佳聚类数及相应的聚类中心曲线本方法有效解决了降维之后维度不同的曲线间的相似度衡量问题，改善了传统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 plr dtw 负荷曲线方法

[发明专利]基于预训练编码器的论文细粒度化多标签标注方法及装置-CN202211198214.5有效
发明人：胡宗海;岳潭;覃杰栋;史绪钊;范子娇;杨远洋;姜媛 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供一种基于预训练编码器的论文细粒度化多标签标注方法及装置，该方法包括：获取待标注的文本数据，对文本数据进行预处理；基于TF‑IDF算法对预处理后的文本数据进行向量化处理，得到文本数据的表示向量，基于表示向量对预处理后的文本数据进行聚类，得到第一聚类结果，基于第一聚类结果及文本数据中的各特征词的TF‑IDF权重确定中心词；将预处理后的文本数据输入至训练好的深度学习网络模型中得到文本特征向量，基于文本特征向量对预处理后的文本数据进行聚类，得到第二聚类结果；基于中心词和第二聚类结果得到校对后的最终聚类结果，基于最终聚类结果对文本数据进行多标签标注。
基于训练编码器论文细粒度标签标注方法装置

[发明专利]一种语音处理方法、装置和电子设备-CN201911230233.X在审
发明人：薛原 -专利权人：北京搜狗科技发展有限公司
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种语音处理方法、装置和电子设备，其中，所述方法包括：获取待处理语音数据，所述待处理语音数据对应的说话人为X个；将所述待处理语音数据划分为N个语音片段，将所述N个语音片段预合并为M个类；对所述M个类进行聚类，得到X个类；其中，M小于N，相比于现有技术直接对N个语音片段进行聚类而言，本发明实施例减少聚类的规模，进而降低了聚类复杂度，从而提高说话人分割的效率。
一种语音处理方法装置电子设备

[发明专利]一种基于密度的增量聚类数据挖掘方法及系统-CN201610055222.2在审
发明人：毛睿;张贺;陆敏华;廖好;李荣华;王毅;刘刚;许红龙 -专利权人：深圳大学
申请日： 2016-01-27 - 公布日： 2016-07-06 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明适用于数据挖掘领域，提供了一种基于密度的增量聚类数据挖掘方法，包括：采用DBSCAN算法对原始数据集进行聚类处理，以得到有类标签的数据；对所述有类标签的数据当添加有新的数据时，则采用Incremental DBSCAN算法对所述有类标签的数据进行增量聚类处理。本发明还提供了一种基于密度的增量聚类数据挖掘系统。本发明提供的技术方案能避免重复聚类造成计算资源的浪费，能提高增量聚类的效率，能增强数据挖掘的时效性，以及提高数据挖掘的效率。
一种基于密度增量数据挖掘方法系统

[发明专利]基于拉普拉斯图谱的短文本聚类方法-CN202011636862.5有效
发明人：孟海宁;冯锴;朱磊;张贝贝;童新宇;黑新宏 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于拉普拉斯图谱的短文本聚类方法。首先对短文本数据集进行预处理；对数据进行向量化表示和降维处理；然后根据拉普拉斯矩阵特征向量确定初始聚类中心，并进行K‑means聚类输出聚类结果；通过对数据集注入噪声数据来检验算法鲁棒性；最后根据查准率本发明根据向量空间模型和拉普拉斯矩阵的特征，提出了一种基于拉普拉斯图谱和TF‑IDF词频处理的短文本聚类方法。针对短文本数据集构建特征向量空间模型，采用K‑means聚类算法进行聚类。同时利用拉普拉斯矩阵特性选择初始聚类中心，使聚类算法的迭代次数减少。解决了短文本数据向量化表示困难和传统聚类算法针对短文本数据集聚类精度不高的问题。
基于拉普拉斯图谱文本方法

[发明专利]基于软件无线电的无人机检测方法、系统及相关设备-CN202210536510.5在审
发明人：姚钘;孙山林;刘琼;李国;谭华 -专利权人：桂林航天工业学院
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G01S13/04 文献下载
摘要：本发明适用于无线电技术应用领域，提供了一种基于软件无线电的无人机检测方法、系统及相关设备，所述方法包括：获取无线电信号，并对所述无线电信号进行预处理，得到预处理信号，所述无线电信号的参数包括功率值、频率值、时间值、带宽和脉宽，所述频率值包括频率上限和频率下限，所述时间值包括到达时间和结束时间；对所述预处理信号进行段内信号聚类，得到第一聚类信号；对所述第一聚类信号进行段间信号聚类，得到第二聚类信号；对所述第二聚类信号进行类间信号聚类，得到第三聚类信号；对所述第三聚类信号进行分类判别，得到无人机检测结果。
基于软件无线电无人机检测方法系统相关设备