“聚类算法”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果982109个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于半监督的稀疏子空间聚类算法-CN201710127473.1在审
发明人：贾旋;周治平;张威;赵晓晓 -专利权人：江南大学
申请日： 2017-03-06 - 公布日： 2017-07-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于半监督的稀疏子空间聚类算法，包括以点对约束的形式将数据先验信息转化成能够适用于稀疏子空间模型的约束矩阵；以Hadamard积的形式排除非标记位的干扰，同时考虑不同约束条件下表示系数的状态，建立了相应的约束项；利用约束项分别建立两种硬阈值和软阈值形式的半监督稀疏子空间模型，并基此在稀疏子空间聚类算法上建立了半监督框架。该算法在无先验信息时，也能保持稀疏子空间算法的聚类精度。同时吸取了稀疏子空间聚类算法的性能优势，使其能够直接有效地处理高维含干扰信息数据的聚类问题，并保证在已知少量先验信息时有效地提升聚类性能，从而增加了算法适用性。
一种基于监督稀疏空间算法

[发明专利]基于z值的分布式密度峰值聚类算法-CN201710617698.5在审
发明人：段勇;卢晶 -专利权人：沈阳工业大学
申请日： 2017-07-26 - 公布日： 2017-12-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于z值的分布式密度峰值聚类算法，其特征在于有以下步骤（1）数据集准备；（2）软件和硬件环境构建；（3）数据预处理；（4）对数据集中进行采样；（5）确定基于z值的密度聚类算法中密度值计算公式中截断距离参数值以及分组分位点的选取；（6）将数据集中的点根据z值的大小发送到不同组；（7）计算基于z值的分布式密度峰值聚类算法中的密度值；（8）计算基于z值的分布式密度峰值聚类算法中全局斥群值；（9）在Hadoop环境下使用基于z值的密度峰值聚类算法进行大数据聚类其利用z值特性在分组间数据交互时采用过滤策略，减少大量无效距离计算和数据传输开销，有效提高算法的执行效率。
基于分布式密度峰值算法

[发明专利]一种增强型区间二型FCM方法、图像处理系统-CN201711447214.3在审
发明人：邱存勇;韩璐 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2017-12-27 - 公布日： 2018-06-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于FCM算法技术领域，公开了一种增强型区间二型FCM方法、图像处理系统；计算参考聚类中心，并将对应特征的聚类中心向量按参考聚类中心的排序规则进行排列，得出初始聚类中心；以样本特征的加权平均初始化聚类中心，对不同类型的样本均具有良好的适应性；初始化过程引入KM算法的排序，在降型过程中直接代入初始中心值搜寻切换点。本发明引入区间二型模糊理论能有效提升算法处理不确定性的能力，通过优化初始聚类中心和降型运算，极大地减少了区间二型FCM算法的运算量，并提升算法的收敛速度。通过对随机和实际数据的实验比较验证了改进算法的有效性。
聚类中心算法初始聚类中心图像处理系统增强型降型聚类中心向量初始化过程不确定性加权平均模糊理论排序规则实际数据算法处理样本特征参考初始化切换点运算量引入排序运算收敛样本搜寻验证优化改进

[发明专利]煤地质成分数据的分析方法以及分析计算设备-CN202011526216.3在审
发明人：许娜;徐传鹏;彭蒙蒙;杨宇辰;何立志;黄斌 -专利权人：中国矿业大学（北京）
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：其中分析方法包括：获取待分析数据以及数据分析设置参数，待分析数据包括待测煤样本的成分数据，并且数据分析设置参数包括转换算法参数以及聚类算法参数，并通过预设的配置有参数选择框的图形用户界面获取；调用与转换算法参数对应的转换算法对待分析数据进行转换，以将待分析数据转换为欧式数据；调用与转换算法参数对应的聚类算法对转换得到的欧式数据进行层次聚类运算；按照层次聚类运算的运算结果生成煤地质成分聚类树形图。本发明的方案方便地完成了数据转换、层次聚类、图形输出的整个过程，为相关领域研究人员提供了数据基础。
地质成分数据分析方法以及计算设备

[发明专利]一种基于KH与FCM的低压台区归属识别方法及系统-CN202011606586.8在审
发明人：葛玉磊;郑亚岗;杜志国;臧人霖 -专利权人：青岛鼎信通讯股份有限公司
申请日： 2020-12-28 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于KH(磷虾优化)与FCM(模糊C均值聚类)的低压台区归属识别方法及系统，该方法包括：步骤1，获取低压台区智能电表和变压器电压过零偏移数据，并进行数据预处理；步骤2，使用FCM聚类方法快速生成多组聚类中心，构成KH算法的初始种群；步骤3，设置KH算法参数；步骤4，更新隶属度矩阵，计算KH算法的适应度函数；步骤5，使用KH算法对FCM的聚类中心进行优化；步骤6，主站分析算法结果，得到智能电表的台区归属。本发明所有数据均来自台区智能电表和集中器，不增加额外设备成本；引入的KH算法改善了FCM聚类对初始聚类中心敏感、易陷入局部最优的问题，可有效进行低压台区归属识别。
一种基于 kh fcm 压台归属识别方法系统

[发明专利]一种基于LOF-FCM模糊聚类算法的电抗器振动监测系统-CN202111362866.3在审
发明人：周媛;田甜;喻雄飞;任然;喻建波;周良才;周纹霆;宁郡怡 -专利权人：国家电网有限公司;重庆电力设计院有限责任公司
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于LOF‑FCM模糊聚类算法的电抗器振动监测系统，属于电子器件领域。一种基于LOF‑FCM模糊聚类算法的电抗器振动监测系统，包括依次信号连接的传感器终端部分、信号处理电路部分、数据采集部分和PC端；本发明能够做到对电抗器的振动位移、速度以及加速度的实时在线监测，及时反馈其振动数据信息，提供电抗器振动评估的多维数据；将LOF离群因子检测算法与FCM模糊聚类算法进行有机融合，在进行聚类之前能够剔除一部分离群数据，大大提升了FCM聚类算法的准确度；能够通过改进LOF‑FCM模糊聚类算法对传感器的摆放位置误差进行消除
一种基于 lof fcm 模糊算法电抗振动监测系统

[发明专利]一种基于滑窗网格密度聚类的快速JPDA算法-CN202210425108.X在审
发明人：赵丹;胡竞崴 -专利权人：南京理工大学紫金学院
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于滑窗网格密度聚类的快速JPDA算法，包括：收集新时刻雷达的滑窗回波数据并进行编码，映射到网格中，利用行列扩展得到扩展网格数量矩阵；对所述扩展网格数量矩阵进行网格密度聚类算法，以得到多个聚类；将已有航迹与所述聚类进行匹配对应；根据所述匹配对应的结果，利用数据互联跟踪滤波算法处理所述聚类，以输出新时刻的航迹更新结果；本发明积累雷达连续4个周期的数据进行网格密度聚类算法来区分可能的目标与部分离散杂波；通过调节参数网格单元边长和密度阈值可适配不同的目标跟踪应用场景；在目标数量多、杂波密度高的环境下，本发明在几乎不影响JPDA算法跟踪性能的前提下，可有效改善算法的运行效率。
一种基于网格密度快速 jpda 算法

[发明专利]基于改进仿射传播聚类的高压断路器故障诊断方法-CN202011292398.2在审
发明人：李永丽;卢扬 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进仿射传播聚类的高压断路器故障诊断方法，包括下列步骤：(1)收集训练样本数据；(2)应用改进仿射传播聚类算法对训练样本集合X进行聚类，计算过程如下：确定聚类算法内的相关参数；构造相似度矩阵；将相似度矩阵作为输入数据进行仿射传播聚类；计算聚类结果综合评估指标，包含聚类密集性指标和聚类临近性指标；在所有的聚类结果中，选择综合评估指标最小时对应的聚类结果作为最优聚类结果，从而获得最优聚类中心及最优宽度系数
基于改进传播高压断路器故障诊断方法

[发明专利]一种基于改进FCM算法的遥感图像序列分割方法-CN201710448043.X在审
发明人：杜根远;卢涵宇;姚丹丹;邱颖豫;袁雅婧;胡涛 -专利权人：许昌学院
申请日： 2017-06-14 - 公布日： 2017-12-08 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明属于遥感图像技术领域，公开了一种基于改进FCM算法的遥感图像序列分割方法，包括将彩色图像从RGB颜色空间转换到Lab空间；其次提取图像像素的ab分量；然后计算ab分量的直方图，并运用直方图交互获取图像的聚类中心与聚类数；最后利用目标函数进行FCM聚类，记录聚类结果。本发明程序运行时间较短，有效地提高图像分割的精度与效率；改进的FCM分割算法在不同聚类下的效果以及最终分割效果类中心和聚类数，克服了传统FCM算法获取初始聚类中心和聚类数的随机性，同时又选用了叉熵距离测度，使得该方法不必依赖于球状数据分布，聚类分割效果较好，边缘清晰，效率也大大提高。
一种基于改进 fcm 算法遥感图像序列分割方法

[发明专利]一种基于人脸聚类精准度的测试方法及系统-CN201911193489.8在审
发明人：李飞;李凡平;石柱国 -专利权人：北京以萨技术股份有限公司;青岛以萨数据技术有限公司
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人脸聚类精准度的测试方法，包括：S1.从聚类样本集中随机选择不同聚类数据量下的聚类若干组，作为测试样本集；S2.依次查看各所述组中的聚类信息，统计组正确率；S3.依次查看聚类样本，统计同一人出现在多组的比率；S4.依次查看聚类样本，统计组重复率；S5.根据所述组正确率、组重复率以及同一人出现在多组的比率，进行统计计算，输出测试结果；本发明方法针对人脸聚类算法结果的综合测试，为算法工程师提供测试结果的数据指标，为人脸聚类算法优化提供数据参考；客观合理，输出的测试结果可靠性高。
一种基于人脸聚类精准测试方法系统

[发明专利]一种改进的k-means异常负荷检测方法及系统-CN202210033466.6在审
发明人：陈峰;陆海清;郭云鹏;叶炯;章姝俊;周升彧;张晓;周兴华;张慧敏;李磐旎;华文;陆承宇;吴俊;王松;陆翌 -专利权人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;国网浙江省电力有限公司;北京中恒博瑞数字电力科技有限公司
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明的检测方法包括步骤：利用手肘法确定聚类个数K，并记录最佳聚类个数K时的聚类结果作为第一次聚类结果；计算每个数据之间的加权相异度，并计算相异度参数、总体数据的平均相异度以及总体数据的平均相异度参数，根据相异度参数剔除离群点；根据聚类中心与其他点相异度参数较大的原则，找出K个初始聚类中心；将聚类个数K与K个初始聚类中心输入到k‑means算法中，利用k‑means算法输出聚类结果；异常数据判定。本发明改进k‑means算法，在对相异度的计算时增加权重的影响，提高了异常数据的检测精度。
一种改进 means 异常负荷检测方法系统

[发明专利]一种基于确定性退火的模糊划分聚类方法及装置-CN201811306708.4在审
发明人：超木日力格;张博;杨云祥;郭静;吉祥;张雪莹;唐先超 -专利权人：中国电子科技集团公司电子科学研究院
申请日： 2018-11-05 - 公布日： 2019-04-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于确定性退火的模糊划分聚类方法及装置，本发明采用马氏距离作为相似度度量从而使得聚类算法适用于发现对非球形的簇，用最大熵准则去掉模糊指数m从而使得算法的应用避免选择模糊指数m值，并且用确定性退火机制保证算法在一般情况下均可以得到较好的聚类结果，从而很好的提升了聚类算法的性能。
退火确定性聚类算法模糊指数聚类算法相似度度量模糊机制保证聚类结果马氏距离非球形最大熵应用发现

[发明专利]一种基于蝙蝠优化模糊聚类的图像分割方法-CN201410039711.X有效
发明人：叶志伟;王明威;陈宏伟;王春枝;刘伟;徐慧;宗欣露;谢海涛;尹宇洁 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2014-01-27 - 公布日： 2017-04-26 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于蝙蝠优化模糊聚类的图像分割的处理方法，蝙蝠算法作为一种性能优良的演化算法，可以很好地解决传统的FCM聚类分割方法过于依赖初始聚类中心的缺点，并在很大程度上提高其收敛到全局最优解的概率；蝙蝠算法可以直接采用十进制进行编码，相对于大部分演化算法采用二进制编码而言，计算过程更为方便，能在很大程度上提高聚类分割的效率。
一种基于蝙蝠优化模糊图像分割方法

[发明专利]一种用于眼底血管图像聚类分割的近似骨架蛙群编号方法-CN201911200695.7有效
发明人：丁卫平;张毅;丁帅荣;任龙杰;鞠恒荣;曹金鑫;孙颖;冯志豪;李铭 -专利权人：南通大学
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明涉及到眼底血管图像聚类操作技术领域，具体来说涉及一种用于眼底血管图像聚类分割的近似骨架蛙群编号方法。本发明借助聚类方法，对眼底图像进行分割处理，根据病变点高亮的特性对病变点进行定位和剔除。为了获得更好的聚类分割效果，采用智能算法中较为有效且便于理解的混合蛙跳算法对K‑means算法进行改进并使用近似骨架进一步充分利用算法获得的局部最优解，改进后的算法能有效克服原始K‑means算法易于收敛至局部最优而无法有效进行图像分割缺点，获得更好的眼底血管聚类分割效果，更准确的分离出眼底血管的病变点。
一种用于眼底血管图像分割近似骨架编号方法

[发明专利]一种缺失交通数据的填充设备、装置及方法-CN201910554971.3有效
发明人：蔡延光;阮嘉琨;蔡颢 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-06-25 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06F16/23 文献下载
摘要：本申请公开了一种缺失交通数据的填充设备、装置、方法及可读存储介质，能够获取待填充的缺失交通数据集，并获取利用骨干粒子群算法优化得到的最大偏差相似性准则算法的算法参数；根据算法参数利用最大偏差相似性准则算法对缺失交通数据集进行聚类，得到聚类簇集合；最终利用KNN填充算法分别对聚类簇集合中聚类簇的缺失交通数据进行填充，得到完整交通数据集。可见，该方案针对KNN填充算法易产生最邻近噪点的问题，使用最大偏差相似性准则来针对缺失交通数据进行聚类，此外针对最大偏差相似性准则算法的参数选取困难的问题，利用骨干粒子群算法对其参数优化。
一种缺失交通数据填充设备装置方法