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[发明专利]聚类联邦学习框架下的主动学习客户选择方法和装置-CN202210283551.8在审
发明人：冯旸赫;黄红蓝;施伟;程光权;黄金才 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-03-22 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本申请涉及一种聚类联邦学习框架下的主动学习客户选择方法和装置。所述方法包括：向用户广播模型参数，以使用户根据所述模型参数估计聚类身份和计算本地模型更新，并根据预先设置的主动学习策略计算主动指标，接收用户发送的主动指标和聚类身份，在所述聚类身份下将主动指标按照大小进行排序，根据排序结果选择用户子集，获取用户子集中每个用户更新本地模型得到的本地参数，计算每个聚类分区下本地参数的平均值，作为下一次迭代时的模型参数。
联邦学习框架主动客户选择方法装置

[发明专利]一种有噪声图像的聚类处理方法-CN201910159122.8有效
发明人：李敬华;闫会霞;孔德慧;王立春;尹宝才 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-03-04 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：公开一种有噪声图像的聚类处理方法，其能够使图像聚类更具有鲁棒性。该方法构造一种基于深度变分自编码器的子空间聚类模型DVAESC，该模型在变分自编码器模型VAE框架中引入描述数据概率分布的均值参数的自表示层，以有效学习到邻接矩阵进而进行谱聚类。
一种噪声图像处理方法

[发明专利]一种多故障模式下的航空发动机寿命预测方法-CN202211022629.7在审
发明人：马剑;张子博;刘学;张妍;王超;索明亮;吕琛 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种多故障模式下的航空发动机寿命预测方法，包括：将多个航空发动机在多故障模式下的训练集进行分析，确定训练集航空发动机性能退化路径的多个聚类类别；根据每一聚类类别的航空发动机的训练集数据，对每一聚类类别的航空发动机的寿命预测模型进行训练，得到每一聚类类别的经训练的寿命预测模型；根据每一聚类类别的航空发动机的测试集数据及对应的真实RUL，对每一聚类类别的经训练的寿命预测模型进行测试，将通过测试的寿命预测模型作为实用寿命预测模型；利用待测航空发动机的性能退化路径，确定其归属的聚类类别，进而确定所对应的实用寿命预测模型，以利用所对应的实用寿命预测模型，预测所述待测航空发动机的RUL。
一种故障模式航空发动机寿命预测方法

[发明专利]基于正则化的变分深度聚类模型-CN202010798578.1在审
发明人：陈亚瑞;张志远;王浩楠;丁文强;史艳翠;杨巨成 -专利权人：天津科技大学
申请日： 2020-08-11 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：对于深度生成模型，它们都没有对数据进行聚类的能力。所以本发明在变分自编码模型的基础上提出对数据聚类的学习，并加入正则项，提高模型的稳定性。这个模型不仅可以生成高质量的数据，而且可以在数据隐空间中完成高精度的聚类任务。本发明从模型建模模块、构建优化目标模块、及优化问题求解模块三方面进行介绍。推理模型不仅获得了数据隐空间分布，而且利用分类器计算了聚类分配的概率，隐向量利用高斯混合模型完成聚类任务，通过生成网络生成观测数据；采用的变分方法将推理问题转化为优化问题；采用随机梯度下降法对模型参数进行更新
基于正则深度模型

[发明专利]一种基于包络线聚类的多模融合光伏功率预测方法-CN202010175312.1有效
发明人：杨国清;张凯;王德意;党凯凯;刘世林 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2020-03-13 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于包络线聚类的多模融合光伏功率预测方法，具体包括：识别异常光伏功率数据，并对异常光伏功率数据进行处理；对历史时刻光伏功率数据进行聚类划分；由经过聚类后的光伏功率数据分别构建XGBoost模型、LightGBM模型，由历史时刻光伏功率数据构建LSTM模型，将XGBoost模型、LightGBM模型及LSTM模型进行融合，得到预测模型，并输出预测结果。根据历史时刻的功率曲线构建包络线进行聚类划分，能准确反映光伏功率变化规律，无需依赖气象参数的影响，该聚类法更为准确合理；多模融合法融合三种机器学习算法，较传统单模型预测算法有更高的预测精准性，预测误差更低
一种基于包络线聚类融合功率预测方法

[发明专利]一种自适应确定聚类数的电力负荷数据加权增量聚类方法-CN202310418858.9在审
发明人：张勇;李欣玥;王莉 -专利权人：天津商业大学
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明结合了自适应确定聚类数的DCS统计模型与加权增量模糊C均值聚类算法，是针对电力负荷数据存在的高维性和异方差性、传统聚类算法初始化聚类数目难以确定、对噪声点敏感等问题进行的时间序列聚类。首先通过I‑nice算法自适应确定最佳聚类数，构建动态条件评分模型，并计算参数序列的自相关值；然后进行自适应加权模糊C均值聚类分析得到数据权重信息；最后结合DCS模型参数数据集和数据权重信息进行增量聚类本发明能够自适应确定电力负荷数据集上的最佳聚类数，并通过对数据点分配适当权重来减少噪声点对聚类中心的影响，有效解决数据高维性和异方差性导致的聚类效果差的问题，重点解决随时间推移而出现新的隐藏信息的有效聚类的问题
一种自适应确定聚类数电力负荷数据加权增量方法

[发明专利]一种复杂模型的聚类方法及系统-CN201710637972.5在审
发明人：何为舟 -专利权人：微梦创科网络科技（中国）有限公司
申请日： 2017-07-31 - 公布日： 2017-12-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种复杂模型的聚类方法及系统，所述聚类方法包括对大量待处理信息进行粗粒度的快速聚类处理，获得各所述待处理信息分布的初始类别；对各初始类别中的各待处理信息分别进行细粒度的精确聚类处理，获得各所述待处理信息分布的最终类别本发明复杂模型的聚类方法通过对大量待处理信息进行快速聚类处理，以对待处理信息进行初步划分；进而通过精确聚类处理，对各个初始类别进行精细划分；通过组合不同的聚类方法，提高聚类的精度和效率。
一种复杂模型方法系统

[发明专利]数据处理方法、装置、存储介质以及处理器-CN202210228756.6在审
发明人：王巍巍;陈曦 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-03-08 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：其中，该方法包括：获取在执行目标任务的过程中产生的多个时间序列数据；将多个时间序列数据输入目标模型进行聚类处理，得到聚类结果，其中，目标模型至少包括编码模块和聚类模块，编码模块用于提取多个时间序列数据的特征，聚类模块用于对特征进行聚类，得到聚类结果；根据聚类结果分析目标任务的执行情况。本发明解决了相关技术中采用的聚类方法对时间序列数据进行聚类的准确性低的技术问题。
数据处理方法装置存储介质以及处理器

[发明专利]用户分类方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201811034036.6在审
发明人：方建生 -专利权人：广州视源电子科技股份有限公司
申请日： 2018-09-05 - 公布日： 2020-03-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供一种用户分类方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，方法包括：获取用户访问事件数据，从用户访问事件数据中，提取用户互动数据，对用户互动数据进行向量化，并且根据向量化结果进行半监督聚类学习，生成聚类模型，再根据聚类模型对用户进行分类。整个过程中，基于用户访问事件，准确获取用户访问事件数据，并且采用用户互动数据向量化+半监督聚类学习，充分考虑互动数据中数据特征进行聚类操作，构建聚类模型，因此，能够对用户精准分类。
用户分类方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于聚类特征提取的OCR字体识别方法及系统-CN202210989512.X有效
发明人：刘真;李思伟;申鑫;池沐霖;纪绿彬 -专利权人：京华信息科技股份有限公司
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06V30/148 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于聚类特征提取的OCR字体识别方法及系统，该方法在同一OCR风格识别模型内设置了图形分割层、第一聚类层和第二聚类层，并以此对待识别文字进行笔划图形切割、笔划聚类和书法风格聚类，以获得该文字中各笔划所对应的书法风格本发明实施例通过OCR技术与聚类算法的结合，能够实现一个识别模型的多种书法风格的识别，提高识别准确率和模型的实用性。
一种基于特征提取 ocr 字体识别方法系统

[发明专利]指纹定位方法和装置、计算机可读存储介质-CN201810920309.0在审
发明人：范博;马怡安;陈炼;刘孝颂 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2018-08-14 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G01S19/42 文献下载
摘要：该指纹定位方法包括：对基站测量报告数据中的辅助全球卫星定位系统数据进行聚类处理，确定至少一个聚类以及每个聚类的中心点经纬度；根据每个聚类的特征数据，确定每个聚类对应的联合概率密度模型；获取用户终端的测试数据；将测试数据带入每个聚类的联合概率密度模型，确定测试数据所属的聚类；将测试数据所属聚类的中心点经纬度，作为用户终端的定位结果。本发明使用概率密度模型预测代替根据栅格内路测数据寻找最优匹配预测的过程，从而节约了路测所需要的成本。
指纹定位方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种声纹聚类方法、装置、设备和存储介质-CN202211068984.8在审
发明人：王明明;李鹏;梁家恩 -专利权人：云知声智能科技股份有限公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种声纹聚类方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：接收声纹模型输出的声纹嵌入码；利用预设的概率模型，顺序对接收到的每个声纹嵌入码执行概率聚类处理，得到多个基础类；根据每个所述基础类中的声纹嵌入码，确定每个所述基础类的中心向量；根据每个所述基础类的中心向量，对所述多个基础类执行层次聚类处理，得到多个聚合类。在本发明中，基础类的数量远小于接收到的声纹嵌入码的数量，避免每次都需要对全部声纹嵌入码进行一次离线聚类，使得层次聚类处理的聚类耗时远小于基于离线的在线声纹聚类方法，降低了聚类压力，而且降低了声纹聚类的时间复杂度，提高了声纹聚类的性能，满足了实时声纹聚类的实时性。
一种声纹方法装置设备存储介质

[发明专利]车辆变道的确定方法、装置、存储介质和电子设备-CN202010889856.4在审
发明人：牟童;孟健;何光宇;程万军 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2020-08-28 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开涉及一种车辆变道的确定方法、装置、存储介质和电子设备，该方法应用于第一车辆，包括：获取轨迹数据集和相对运动数据集，将轨迹数据集分别输入预先训练的轨迹识别模型和预先训练的轨迹聚类模型，以根据轨迹识别模型输出的轨迹识别结果，和轨迹聚类模型输出的轨迹聚类结果，确定轨迹变道概率，将相对运动数据集分别输入预先训练的相对运动识别模型和预先训练的相对运动聚类模型，以根据相对运动识别模型输出的相对运动识别结果，和相对运动聚类模型输出的相对运动聚类结果
车辆确定方法装置存储介质电子设备

[发明专利]移动对象的重识别、模型训练方法、设备及存储介质-CN202011481057.X在审
发明人：王梦琳;赖百胜;周昌;黄建强;华先胜 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种移动对象的重识别、模型训练方法、设备及存储介质。在训练用于对移动对象进行重识别的模型时，无需借助标注有移动对象的真值的训练集，只需要对神经网络模型进行端到端训练，在实际应用上更具优势；同时，训练集中的图片上标注有相机标签，基于图片的特征聚类得到聚类簇后，可根据每个聚类簇包含的图片的特征以及相机标签，计算聚类操作产生的相机差异损失，并基于相机差异损失对神经网络模型进行优化。进而，可在训练神经网络模型时，充分考虑相机差异产生的影响，促进神经网络模型聚类得到的聚类簇的语义一致性，优化了神经网络模型对目标数据集的识别能力，提升神经网络模型在移动对象的重识别应用场景中的性能。
移动对象识别模型训练方法设备存储介质

[发明专利]基于循环神经网络的城市轨道交通短时客流预测方法-CN202111170942.0在审
发明人：吴志雄;张惠臻;高正凯 -专利权人：南威软件股份有限公司
申请日： 2021-10-08 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种基于循环神经网络的城市轨道交通短时客流预测方法，包括：获取历史站点客流量数据集，根据站点聚类数目和客流量的最大值及最小值，计算每一个聚类的聚类中心点，然后采用聚类算法对站点客流量数据集进行聚类，实现对站点的聚类；根据输入变量将历史站点客流量数据集与天气数据进行整合得到模型数据集，基于LSTM模型与GRU模型搭建短时客流预测模型，然后训练直至收敛，得到优化的短时客流预测模型及其参数组合。本发明实施例还通过RMSE与MAE的模型评价方法对得到的短时客流预测模型进行评价，从而验证模型预测结果的准确性。
基于循环神经网络城市轨道交通客流预测方法