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[发明专利]基于聚类和LSTM的太湖水质预测方法-CN202211501678.9在审
发明人：李泽;胡悦 -专利权人：苏州科技大学
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及基于聚类和LSTM的太湖水质预测方法，采用最大最小标准化方法将水质数据进行归一化处理；采用皮尔森系数反映DO与水温、PH值、电导率、浊度、高猛酸盐、氨氮、总磷、总氮环境因素的程度，选出相关性最大的环境因素体现DO特征；采用k‑means聚类算法对DO特征值进行聚类操作，针对k‑means易陷入局部最优解问题，采用PSO优化算法—RODDPSO算法对k‑means聚类算法初始聚类中心的选择进行优化；引入轮廓系数选择最佳聚类簇数并作为评估聚类性能的指标；将聚类后数据集作为输入样本建立LSTM太湖水质预测模型。
基于 lstm 太湖水质预测方法

[发明专利]一种基于聚类集成的转辙机故障识别方法-CN201810824760.2有效
发明人：王小敏;李孟澜;张文芳;郑启明 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2018-07-25 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于聚类集成的转辙机故障识别方法，步骤如下，第一步：转辙机功率数据预处理：使用DTW动态时间归整处理转辙机功率数据；第二步：数据特征集与基聚类算法搭配生成基聚类成员：采用基于层次的凝聚式层次聚类和基于密度的DBSCAN、DPCA作为基聚类算法得到3个基聚类成员；第三步：构建基于聚类集成算法的转辙机故障数据挖掘框架，采用一种基于权重投票的W‑VOTE聚类集成算法，生成转辙机故障数据的分析、挖掘与故障诊断。
一种基于集成转辙机故障识别方法

[发明专利]文本聚类方法和装置-CN201510981938.0有效
发明人：祁国晟;王清华 -专利权人：北京国双科技有限公司
申请日： 2015-12-23 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种文本聚类方法和装置。其中，该方法包括：通过第一预设算法对多个文本进行第一级聚类，其中，第一预设算法为低于第一预设位数的SimHash算法，通过第一预设算法判定为相似的文本属于同一类别，通过第一预设算法判定为不相似的文本属于不同类别；以及通过第二预设算法分别对第一级聚类得到的各个类别中的文本进行第二级聚类，其中，第二预设算法不同于第一预设算法，通过第二预设算法判定为相似的文本属于同一类别，通过第二预设算法判定为不相似的文本属于不同类别本申请解决了相关技术中相似文章聚类准确性较低的技术问题。
文本方法装置

[发明专利]一种可变长染色体编码的混合并行遗传聚类算法-CN201710315280.9在审
发明人：戴文华;焦翠珍;钱涛;赵君喆;闻彬;江伟;厉阳春;范平 -专利权人：湖北科技学院
申请日： 2017-05-08 - 公布日： 2017-08-11 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种可变长染色体编码的混合并行遗传聚类算法，属于数据分析与处理技术领域。它解决了现有聚类算法聚类数目难以确定、聚类初始中心选择对聚类结果的影响，以及聚类效率和精确度不高等技术问题。一种可变长染色体编码的混合并行遗传聚类算法，包括可变长染色体编码、插入删除交叉算子、变异算子的处理、种群初始化、适应度函数的设计等步骤。本发明具有聚类效率和精确度高、适应范围广等优点。
一种变长染色体编码混合并行遗传算法

[发明专利]一种改进的K_MEANS算法对解决制造业物料采购问题-CN201610835193.1在审
发明人：姜艾佳 -专利权人：四川用联信息技术有限公司
申请日： 2016-09-20 - 公布日： 2017-05-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种改进的K_MEANS算法对解决制造业物料采购问题，对供应商数据集进行聚类,选择最优聚类进行成本考量，计算供应商的成本，计算商家的合适指数，计算出最优成本商家，最终输出结果。本发明首先对数据集进行聚类，再对聚类最优集进行属性相似度的考量，较少了算法的计算量，提高算法搜索效率，另一方面，提高了算法解的实用度；以标准购买物料种类数目作为聚类数量，简单有效，减少了算法的复杂度；用物料种类数量来刻画两个用供应商集合中供应商与聚类中心的距离来表示相异度，易于理解，实用性高；选择最优聚类进行成本考量，降低了算法对异常值的敏感程度，同时减小了算法搜寻最优解的范围，同时在最优类内搜寻，得到的解跟理想解会更接近。
一种改进 k_means 算法解决制造业物料采购问题

[发明专利]一种基于改进K-means聚类算法的缺失数据填充方法-CN201810597825.4在审
发明人：蔡延光;陈东;蔡颢 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-06-11 - 公布日： 2018-11-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于数据处理领域，更具体地，涉及一种基于改进K‑means聚类算法的缺失数据填充方法，采用改进的K‑means聚类算法对数据进行分类，再采用期望最大值法对缺失数据进行填充。具体步骤：S1.提出一种人工鱼群算法，确定K‑means聚类算法的K值；S2.提出一种改进的K‑means聚类算法；S3.设计了K‑means聚类算法的目标函数f(x)；S4.提出一种改进的期望最大值法本发明提出的一种基于改进K‑means聚类算法的缺失数据填充方法以较高的速度和精度对缺失数据进行填充，填充缺失数据效果良好。
缺失数据聚类算法填充改进最大值法人工鱼群算法数据处理领域目标函数数据集中期望算法分类

[发明专利]广义多变量模糊c均值聚类算法-CN201710516287.7在审
发明人：文传军;陈荣军;刘福燕 -专利权人：常州工学院
申请日： 2017-06-29 - 公布日： 2017-10-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种广义多变量模糊c均值聚类算法，其步骤包括1.对样本集合依GMFCM目标函数最小化原则进行最优化划分；2.初始化样本分量模糊隶属度；3.利用粒子群算法对样本分量模糊隶属度进行寻优估计；4.根据分量聚类中心公式计算样本分量聚类中心；5.计算得到GMFCM目标函数。本发明对样本分量赋予模糊隶属度，增强了聚类算法对样本的分类性能，采用粒子群算法对分量模糊隶属度进行估计，克服了多变量模糊聚类算法算法不完备的问题，同时将模糊指标m扩展到大于0的情况，提升了聚类算法的通用性
广义多变模糊均值算法

[发明专利]一种基于谱聚类算法的选择性聚类集成方法-CN201410096258.6有效
发明人：徐森;李先锋;曹瑞;花小朋;徐静;陈荣 -专利权人：盐城工学院
申请日： 2014-03-14 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于谱聚类算法的选择性聚类集成方法，包括以下步骤聚类成员生成；基于谱聚类算法选择代表成员；对代表成员进行集成；结束。本发明的显著优点是实现简单且可以有效提升聚类集成的效果。
一种基于谱聚类算法选择性集成方法

[发明专利]一种基于分形技术的分布式聚类方法-CN201611257250.9在审
发明人：张岩龙;邓军;幸勇 -专利权人：成都数联易康科技有限公司;西南交通大学
申请日： 2016-12-30 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分形技术的分布式聚类方法；解决了以往的分布式聚类算法其通信量和中心节点的计算工作量大的难题，该算法比以往的分布式聚类算法减少了通信量和中心节点的计算工作量，该算法充分利用分形维度作为相似性衡量的标准通过将分析维度引入到聚类算法，利用分形维度固有的自相似性来提高聚类算法的适应性。
一种基于技术分布式方法

[发明专利]一种基于GPU的雷达数据AP聚类方法-CN202110571635.7在审
发明人：李云杰;李岩;刘博文;张滋林 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-05-25 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于GPU的AP聚类并行化方法，分析AP聚类算法的整体流程，规划CPU和GPU处理器分别负责的算法部分，对AP聚类算法的耗时性能进行分析，对AP聚类算法最耗时部分进行GPU并行优化，其中涉及到分组求最值、规约求和以及共享内存的关键方法；相比于AP聚类算法在CPU上的实现，时间复杂度得到了很大程度减少，对算法的耗时性能以及优化程度进行测试和分析，实际的测试结果也证实了该方法所具备的高性能。
一种基于 gpu 雷达数据 ap 方法

[发明专利]一种基于AP聚类数据筛选的谐波责任划分方法-CN201610091171.9有效
发明人：郭成;王辉;刘炜;李胜男;覃日升;赵泽平;段锐敏 -专利权人：云南电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2016-02-18 - 公布日： 2018-03-27 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明提供一种基于AP聚类数据筛选的谐波责任划分方法，本发明采用AP聚类法，通过对PCC处的谐波阻抗进行聚类，利用person相关系数以及估算得到的谐波阻抗的正负，最终实现系统侧谐波阻抗的估算，进而实现谐波责任的划分AP聚类算法无需事先定义类数，在迭代过程中不断搜索合适的聚类中心，自动从数据点间识别类中心的位置及个数，使所有的数据点到最近的类代表点的相似度之和最大。算法开始时把所有的数据点均视作类中心，通过数据点间的“信息传递”来实现聚类过程。AP算法是一种确定性的聚类算法，多次独立运行的聚类结果一般都十分稳定。
一种基于 ap 数据筛选谐波责任划分方法

[发明专利]一种基于改进K-means算法的多特征量指标下风电典型场景构建方法及系统-CN202210916755.0在审
发明人：刘艳章;陈宁;朱凌志;张磊;吴林林;孙荣富;姜达军;钱敏慧;王湘艳;马炯;唐冰婕;彭佩佩 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国网冀北电力有限公司;国网冀北电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进K‑means算法的多特征量指标下风电典型场景构建方法，包括如下步骤：根据选取的画风电波动特性的特征指标，建立具有风电多特征量的样本集；基于K‑means聚类算法的改进，对所述样本集进行聚类分析，并依据聚类有效性指标对各聚类结果进行寻优，找出样本集的最优聚类结果；根据最优聚类结果，结合疏密程度和最大最小距离原则获得各类簇的初始聚类中心；采用改进的K‑means聚类算法对风电出力场景进行聚类分析本发明较于传统的K‑means聚类算法，减小了聚类中心的随机性与聚类数设定盲目性，提高了风力发电聚类的准确性，为实际制定高比例风力发电接入电网的运行规划与发展提供参考。
一种基于改进 means 算法特征指标下风典型场景构建方法系统

[发明专利]一种基于多元聚类模型与两阶段聚类修正算法的变电站特性分析方法-CN201711086377.3有效
发明人：吴浩;蒋正邦;陈烨;孙维真;商佳宜;叶琳;杨滢;张静;石博隆;周正阳;占震滨;徐祥海;李城达 -专利权人：国家电网公司;国网浙江省电力有限公司;浙江大学
申请日： 2017-11-07 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多元聚类模型与两阶段聚类修正算法的变电站特性分析方法。聚类分析是从大量负荷数据中提取变电站特征的重要方法，但变电站负荷包含多种用户负荷，其特性非常复杂，选择单一的日负荷曲线或是用户构成比例作为指标进行聚类，可能忽略其他因素并导致聚类结果不够全面。由此提出了一种基于多元聚类模型与两阶段聚类修正算法的变电站特性分析方法。首先对日负荷曲线数据采用K‑means算法进行聚类，之后采用两阶段聚类修正算法，用于依照变电站用户构成数据修正日负荷曲线聚类结果。研究结果表明，这种方法所得的聚类结果准确度高，可降低聚类结果跌入局部最优的可能性，且所得结果能明确体现各个变电站在日负荷曲线上以及用户构成上的差异。
一种基于多元模型阶段修正算法变电站特性分析方法

[发明专利]一种融合磷虾群算法和FCM的个性化推荐方法-CN202110767417.0在审
发明人：王永贵;包蕊 -专利权人：辽宁工程技术大学
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合磷虾群算法和FCM的个性化推荐方法，该方法包括以下步骤：S1、获取用户‑项目评分矩阵；S2、通过磷虾群算法优化的FCM聚类算法对用户进行模糊聚类；S3、利用皮尔逊相关系数计算用户之间的相似度本发明的融合磷虾群算法和FCM的个性化推荐方法采用的磷虾群算法具有良好的全局探索能力和收敛精度，用磷虾群算法对FCM聚类算法进行优化，使推荐算法在对用户聚类时能获取更合理的初始聚类中心，提升推荐精度。
一种融合磷虾算法 fcm 个性化推荐方法

[发明专利]一种基于自动阈值鱼群算法的文本聚类方法-CN201310068725.X有效
发明人：孙健;梁雪芬;徐杰;隆克平;艾丽丽;周云龙;唐明;王晓丽 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2013-03-05 - 公布日： 2013-06-05 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自动阈值鱼群算法的文本聚类方法，通过计算文本特征向量的相似度矩阵，采用相似度矩阵的每行元素获得每个文本的初始等价划分阈值，从而对文本进行初始等价划分，进而确定初始聚类数目和初始聚类中心；结合采用人工鱼群算法，根据全局最优和局部最优信息更新每条人工鱼的状态，以寻找全局最优聚类中心，对初始聚类结果再聚类。由于采用自动获取阈值的方法得到初始聚类数目和初始聚类中心，并通过人工鱼群算法寻找全局最优聚类中心，本发明克服了传统聚类方法对初值敏感、仅依靠局部数据特性等弊端，可提高文本聚类的准确度与智能性。
一种基于自动阈值鱼群算法文本方法

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