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[发明专利]一种基于云边协同的配电台区重过载异常判断方法及系统-CN202110711676.1有效
发明人：张波;刘海涛;周勐;杨红磊;李玉凌;何连杰;孙智涛;许保平;李立生;张林利;樊迪;刘洋 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网山东省电力公司;国网山东省电力公司电力科学研究院
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： H02H7/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于云边协同的配电台区重过载异常判断方法及系统，其中方法包括：采集边缘侧配电台区的多个运行数据，计算多个运行数据的特征数据，将特征数据发送至云端服务器；在云端服务器建立配电台区重过载异常聚类模型，通过配电台区重过载异常聚类模型基于接收到的特征数据对配电台区重过载异常聚类模型进行训练，确定配电台区重过载异常聚类模型的参数，将配电台区重过载异常聚类模型的参数发送至边缘侧终端；通过边缘侧终端基于接收到的配电台区重过载异常聚类模型的参数建立重过载异常研判模型；计算边缘侧配电台区的实时特征数据，通过重过载异常研判模型基于实时特征数据对配电台区的当前重过载异常进行判断。
一种基于协同配电台区重过载异常判断方法系统

[发明专利]一种基于自律学习SDL模型的聚类方法-CN202011396635.X在审
发明人：顾泽苍 -专利权人：顾泽苍
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及信息处理领域中的一种基于自律学习SDL模型的聚类方法，其特征在于：被聚类的特征向量之间依照概率空间距离的尺度，每一类的聚类结果依照概率空间的最大概率尺度在函数映射与函数高斯分布的效果上取得聚类的最佳解本方法的特点是：SDL模型的聚类可以考虑函数映射模型与函数高斯分布模型的融合，可以仿真深度学习的函数映射模型，实现高精度识别图像的能力，同时，又可以实现函数高斯分布模型的高度的泛化能力。
一种基于自律学习 sdl 模型方法

[发明专利]基于语义的文档处理方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110540883.5在审
发明人：孙宏超;陈蒙 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明提供一种基于语义的文档处理方法、装置、电子设备和非暂态计算机可读存储介质，文档处理方法包括：根据第一公式确定所述当前文档所属的当前聚类簇，其中，所述第一公式根据预设的主题聚类模型、所述当前文档与聚类簇的单词的词频和语义权重得到，所述主题聚类模型采用狄利克雷过程混合模型和中国餐馆过程对文档聚类过程进行建模得到；获取知识库中与所述当前聚类簇相似度最高的目标知识点；若所述当前聚类簇与所述目标知识点的相似度小于设定的阈值，则确定所述当前聚类簇中的主题为新主题本发明的技术方案通过引入语义信息来进行文档聚类分析，可以强化聚类能力，优化主题挖掘效果。
基于语义文档处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]人脸图像聚类方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202110793800.3有效
发明人：陈文胜;占子豪 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-07-13 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸图像聚类方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：从人脸数据库中获取人脸训练图像，并基于人脸训练图像轮番依次对全连接神经网络的各层基矩阵、深层系数矩阵和激活函数参数进行更新；在更新完成基矩阵、深层系数矩阵和激活函数参数后，得到BP‑DGNMF模型；获取待聚类人脸图像，并将待聚类人脸图像输入至BP‑DGNMF模型，以确定待聚类人脸图像对应的深层特征集合；基于深层特征集合，对待聚类人脸图像执行聚类操作，得到待聚类人脸图像对应的聚类结果。本发明通过轮番依次对全连接神经网络的基矩阵、深层系数矩阵和激活函数参数进行更新，构建了一个具有较高的聚类性能与较低的计算复杂度的BP‑DGNMF模型。
图像方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]机械臂控制方法、装置及聚类模型训练方法-CN202011114459.6有效
发明人：段星光;田焕玉;崔腾飞;李健武;潘月 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-10-16 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本申请公开了一种机械臂控制方法、装置及聚类模型训练方法。该机械臂控制方法包括获取机械臂的力组；将力组进行参数回归，得到力组的参数回归值；根据参数回归值和聚类模型，确定力组和聚类模型之间的KL散度，其中，聚类模型为通过机械臂的力组训练的高斯混合模型；根据KL散度对虚拟约束进行自动切换
机械控制方法装置模型训练

[发明专利]企业风险预警方法及系统-CN202210692885.0在审
发明人：王常鹏;董旭 -专利权人：中银金融科技有限公司
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供一种企业风险预警方法及系统，该方法包括：获取目标企业的企业文本信息；对企业文本信息进行特征向量转换，得到企业信息向量表示；将企业信息向量表示输入到企业风险预警模型中，得到由企业风险预警模型中的企业信息情绪预测子模型输出的文本信息情绪类型；并通过企业风险预警模型中的企业信息聚类子模型，对企业信息向量表示进行聚类，得到文本信息聚类结果；根据文本信息情绪类型和文本信息聚类结果，生成目标企业的风险预警数据。本发明通过获取用于描述企业的文本信息，利用机器学习模型和聚类算法，分别得到文本信息的情绪类型和聚类结果，为业务使用方提供更为直观的企业风险预警数据，提高企业风险预警的效率和准确性。
企业风险预警方法系统

[发明专利]一种基于用户出行大数据进行出行方式推荐的方法及系统-CN201810347145.7在审
发明人：丁建栋;周晓飞 -专利权人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司
申请日： 2018-04-18 - 公布日： 2019-10-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：当前出行信息包括起点信息、终点信息、出行方式和出发时间；获取目标用户的社会信息和历史出行信息，所述历史出行信息包括出行方式、出行路线、出行时间；基于所述历史出行信息，判断用户类型，所述用户类型包括第一类用户和第二类用户；基于所述用户类型、社会信息和历史出行信息，确定所述目标用户的聚类模型，所述聚类模型包括第一聚类模型和第二聚类模型；基于所述聚类模型和所述当前出行信息，确定所述目标用户的类内策略集合；基于所述类内策略集合
出行信息出行方式聚类模型目标用户用户类型出行策略集合获取目标社会信息大数据出行路线起点信息终点信息申请

[发明专利]一种领域自适应语音识别方法和装置-CN201710232856.5有效
发明人：郭祥;郭瑞;雷宇 -专利权人：北京儒博科技有限公司
申请日： 2017-04-11 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：一种领域自适应语音识别方法和装置，该方法包括：基于初始音频语料进行训练，建立初始声学模型，以及基于初始文本语料进行训练，建立初始语言模型；进行行业领域语料搜集和处理，基于处理后的行业领域语料进行训练，建立行业领域语言模型；基于初始语言模型和行业领域语言模型进行适配计算，建立混合语言模型；基于处理后的行业领域语料进行音素聚类，根据音素聚类结果进行训练，建立聚类声学模型；对初始声学模型和聚类声学模型进行融合，建立融合声学模型；接收输入的语音信号，基于融合声学模型和混合语言模型确定语音信号对应的词语序列。
一种领域自适应语音识别方法装置

[发明专利]一种加权多视角无监督属性选择方法-CN201910636201.3在审
发明人：朱晓峰;杜婷婷;张乐园;郑威;李佳烨;张师超 -专利权人：广西师范大学
申请日： 2019-07-15 - 公布日： 2019-10-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种加权多视角无监督属性选择方法，具体步骤如下：（一）输入数据集；（二）使用Z‑score方法对数据预处理；（三）求解出属性的权重矩阵并排序，构建目标函数；（四）选取最大数据所对应属性实现降维；（五）用降维后的数据集训练出聚类模型，训练出聚类模型；（六）对训练出的聚类模型进行聚类；（七）输出聚类结果。
聚类模型属性选择多视角无监督降维加权输入数据集数据预处理聚类结果目标函数权重矩阵最大数据解释性求解构建聚类排序输出改进

[发明专利]裂纹识别方法、装置、电子设备及介质-CN202111546410.2在审
发明人：陈增;王平;石峰;蔡永顺;袁本胜;袁子清;刘强 -专利权人：矿冶科技集团有限公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种裂纹识别方法、装置、电子设备及介质，包括：获取微震监测数据；基于微震事件聚类模型确定微震监测数据的聚类结果；其中，微震事件聚类模型是预先基于高斯混合模型训练得到的；基于聚类结果将微震监测数据进行可视化处理，得到三维聚类坐标图形。
裂纹识别方法装置电子设备介质

[发明专利]基于局部结构保存的深度迁移嵌入聚类机器学习方法-CN201811150777.0在审
发明人：郑军;刘新旺 -专利权人：聚时科技(上海)有限公司
申请日： 2018-09-29 - 公布日： 2019-02-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于局部结构保存的深度迁移嵌入聚类机器学习方法，该方法基于欠完全自动编码器保存数据生成分布的局部结构，融合聚类损失和重建损失建立聚类优化模型，并通过小批量随机梯度下降和反向传播算法求解所述聚类优化模型，实现聚类。与现有技术相比，本发明解决了现有DEC方法不能保存数据局部结构的问题，具有方法简单、聚类精度高等优点。
聚类局部结构保存数据机器学习优化模型嵌入迁移自动编码器反向传播随机梯度小批量保存求解算法融合重建

[发明专利]一种融合聚类算法的维汉机器翻译系统-CN202010140937.4在审
发明人：艾山·吾买尔;刘文其;斯拉吉艾合麦提·如则麦麦提;西热艾力·海热拉;早克热·卡德尔;买合木提·买买提;汪烈军;刘胜全 -专利权人：新疆大学
申请日： 2020-03-03 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合聚类算法的维汉机器翻译系统，由使用gensim中的Doc2vec训练维吾尔语句子向量模型；使用k‑means方法实现维吾尔语的文本聚类；使用transformer结构训练维汉机器翻译模型；使用微调的方法将聚类后的每一类数据分别微调机器翻译模型得到k个子翻译模型，融合以上方法实现了对维吾尔语的向量化，聚类并训练维汉翻译模型，其特征在于：由于长度较短的句子很难有丰富的语义信息。该发明根据句子长度和k‑means聚类的方法更加细分了语料中的各种特征，从而提高了维汉机器翻译的翻译质量。
一种融合算法机器翻译系统

[发明专利]一种适用于通信网现场维护的模型压缩方法-CN202210414566.3在审
发明人：芮兰兰;高志鹏;杨思祺;杨杨;李文璟 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-04-15 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于通信网现场维护的模型压缩方法，使用基于深度强化学习的模型剪枝算法和自适应聚类的模型量化算法对模型进行压缩，在保证模型精度的前提下压缩模型体积以及提升模型检测速度。基于深度强化学习的模型剪枝算法，以通信网现场维护模型性能作为需求约束，用深度确定性策略梯度的强化学习算法对模型各层的压缩比进行控制，实现自动通道剪枝，再进行层剪枝，在保证模型精度的前提下，从宽度和深度分别进行模型的压缩自适应聚类的模型量化算法，用改进的BIRCH算法自动获取聚类的个数，使聚类个数的选取不再依赖先验知识，再通过K‑meansII算法获取初始化质心，使聚类中心位置的选取不再具有盲目性，提升模型压缩比，大大减少模型存储体积
一种适用于通信网现场维护模型压缩方法

[发明专利]一种基于主动选择约束的深度图像聚类方法、系统、装置-CN202210006799.X在审
发明人：周芃;孙必成;李学俊 -专利权人：安徽大学
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明属于图像聚类领域，具体涉及一种基于主动选择约束的深度图像聚类方法、系统、装置。包括如下步骤：S1：构建包含两个共享权重的子网络的孪生网络；S2：在孪生网络后增加一个聚类网络进而得到所需的深度图像聚类模型；S3：获取多个原始图像，构成所需的数据集；S4：随机选择数据集中样本图像，人工添加约束信息后依次输入到深度图像聚类模型中完成聚类处理；S5：根据数据集中所有样本的对应的聚类结果，主动选择各个类别中具有弱链接关系的样本图像构建成对约束，重新聚类；S6：设定迭代次数对网络模型进行迭代训练。本发明解决了现有半监督聚类方法的数据集中样本间的成对约束质量难以保证，进而导致聚类精度差等问题。
一种基于主动选择约束深度图像方法系统装置

[发明专利]中医信息分组聚类方法、装置、设备及计算机存储介质-CN202310622141.6在审
发明人：李同;巴堃;庄伯金 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种中医信息分组聚类方法，包括：对生成的中医医疗系统的历史信息进行特征提取，得到所述中医医疗系统的医疗项目标签；对所述医疗项目标签进行一级聚类，得到所述医疗项目标签的一级分组标签；根据所述一级分组标签确定分组项目，生成所述分组项目的患者矩阵，计算所述患者矩阵的聚类指标，利用所述聚类指标对所述预设的分组聚类模型进行优化，得到优化后的分组聚类模型，利用所述优化后的分组聚类模型对目标信息进行分组聚类本发明还提出一种中医信息分组聚类装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高中医信息分组聚类的效率。
中医信息分组方法装置设备计算机存储介质