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[发明专利]一种基于多普勒频率的77G车载雷达数据快速聚类方法-CN201911231213.4有效
发明人：周云;闫帅;程浴晟;黄志明;邹林;汪学刚 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-12-05 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：该发明公开了一种基于多普勒频率的77G车载雷达数据快速聚类方法，属于雷达数据处理领域。本发明提出了利用多普勒频率信息进行三维聚类的同时，使用基于阈值的最佳聚类数的确定方法来减少运算时间消耗的方法，提升聚类准确性并减小运算时间。在聚类过程中，使用目标空间位置与多普勒频率三维信息进行聚类，可有效区分出位置较近，但多普勒频率不同的不同目标，在寻找最佳聚类数的过程中，根据设定聚类阈值，当遍历聚类数以计算聚类结果与评价函数时，聚类结果中某一类内的点数小于阈值则停止相应计算，根据评价函数最大值得到最佳聚类数与聚类结果，减少因运算维度的增加所带来的计算时间的增加，提升聚类的准确性与运算效率。
一种基于多普勒频率 77 车载雷达数据快速方法

[发明专利]适用于广域网的分布式交通大数据并行聚类方法-CN201811176056.7在审
发明人：洪月华 -专利权人：洪月华
申请日： 2018-10-10 - 公布日： 2019-02-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了适用于广域网的分布式交通大数据并行聚类方法，分布式大数据的并行聚类运算按时序周期分为历史全量阶段和多个周期增量阶段持续执行，首先用最大最小距离法优化k‑means聚类算法；其次构建适用于广域网的基于MapReduce的分布式并行聚类计算框架，在该框架里再次优化改进的聚类算法实现了在广域网内分布式的并行执行，然后用该算法实现对历史全量大数据的分布式并行聚类运算，从中挖掘出特征群体及其行为模式；最后定期用多个周期增量大数据的聚类运算不断地校正历史全量大数据的聚类结果，对已有类动态更新或生成新类；通过分布式计算避免大数据的广域网内拷贝移动和重复聚类运算，降低了数据移动成本，提高运算效率。
大数据广域网聚类运算并行聚类聚类算法周期增量分布式计算最小距离法并行执行动态更新聚类结果数据移动算法实现特征群体行为模式运算效率构建拷贝校正新类优化交通挖掘移动重复改进

[发明专利]一种视频分类方法、电子设备和存储介质-CN202010176420.0有效
发明人：周晓晓 -专利权人：咪咕文化科技有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2020-03-13 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06F16/75 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种视频分类方法、装置、电子设备和存储介质，通过视频分类模型实现对视频的分类，该视频分类模型包括根据作为训练参数的聚类中心矩阵和所述特征信息进行运算的聚类运算层。通过聚类运算层的运算过程，能够基于聚类中心矩阵中每一列向量所表示的聚类中心对特征信息进行聚类式的分析，提取有利于确定视频所属类别的特征，提高视频分类的准确性。
一种视频分类方法电子设备存储介质

[发明专利]基于连接对的聚类算法性能分析方法、装置、介质-CN202111301799.4在审
发明人：魏超;钟敏;毕永辉;林淑强;刘襄雄;古松景 -专利权人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司
申请日： 2021-11-04 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于连接对的聚类算法性能分析方法、装置及存储介质，该方法包括：初始步骤，使用所述聚类算法对样本集进行聚类得出初始聚类簇，对所述聚类算法进行优化后对样本集进行聚类得出优化聚类簇；抽样步骤，对满足归档的初始聚类簇和优化聚类簇分别进行笛卡尔积运算得到连接对，利用差集运算和特定规则抽样得到初始抽样集合和优化抽样集合；分析步骤，基于所述初始抽样集合和优化抽样集合分析优化后的聚类算法性能是否提升。本发明利用笛卡尔积运算得到连接对，并使用特定规则抽样获取可控数量的分析集，该方法结合了聚类内部的连接对信息和人工抽样知识，能够在无标签情况下对聚类算法优化后的性能提升进行快速评估。
基于连接算法性能分析方法装置介质

[发明专利]一种广告投放效果评估方法、装置及电子设备-CN201810661300.2有效
发明人：肖源;陈少杰;张文明 -专利权人：武汉斗鱼网络科技有限公司
申请日： 2018-06-25 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种广告投放效果评估方法、装置及电子设备，所述方法包括：基于设定规则将实时获取的每条投放广告对应的反馈信息分配至预设的多个局部聚类模块中的其中一个局部聚类模块，通过局部聚类模块对反馈信息进行聚类运算，得到第一设定数量的聚类中心，将预设的各局部聚类模块运算得到的多个聚类中心实时地发送至全局聚类模块，通过全局聚类模块对接收到的多个聚类中心再次进行聚类运算，得到第二设定数量的目标聚类中心，根据所述目标聚类中心以及反馈信息对每条投放广告的投放效果进行评估；其中，所述预设的多个局部聚类模块的数量为至少两个。
一种广告投放效果评估方法装置电子设备

[发明专利]层次化人脸聚类方法、系统、设备及存储介质-CN202010616855.2在审
发明人：许耀赆;曲延锋;徐凯华;韩俊杰;熊安斌 -专利权人：苏州三六零智能安全科技有限公司
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种层次化人脸聚类方法、系统、设备及存储介质，通过基于图片的置信度从预设聚类运算图片集中选取第一预设数量的图片作为在线聚类图片；根据在线聚类图片对待识别人脸图片进行识别，获得第一分类结果；从预设聚类运算图片集中抽取第二预设数量的图片作为离线聚类图片；根据离线聚类图片对待识别人脸图片进行识别，获得第二分类结果；基于第二分类结果对第一分类结果进行融合处理，获得融合处理结果；根据融合处理结果对待识别人脸图片进行聚类，满足了实时聚类的需要，有效降低了参与聚类的人脸图片数量，提升了算法运行效率，能够保证大规模人脸聚类的时效性和准确性。
层次化人脸聚类方法系统设备存储介质

[发明专利]一种可伸缩性的图像聚类方法-CN201910028637.4有效
发明人：梁奕念;吴宗泽;任志刚;谢胜利;李建中;曾德宇 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-01-11 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明公开了一种可伸缩性的图像聚类方法，应用于图像聚类领域，用于解决现有技术对大规模数据进行聚类时准确率低，时间内存消耗大的问题。本发明通过选取大规模数据中的代表点来构建数据的相似矩阵，代入到鲁棒集成谱聚类模型中使聚类模型运算更简便，计算效率相比原来用全部数据来构建相似矩阵进行迭代运算的方法得到显著提升。
一种伸缩性图像方法

[发明专利]一种多源数据可视分析与展现方法及系统-CN201911023724.7在审
发明人：夏侯康;曾林华;王丽娟;冯景亮 -专利权人：广东机场白云信息科技有限公司
申请日： 2019-10-25 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：多源数据可视分析与展现方法，包括：接收所有数据信息，对数据进行清洗，删除异常数据，得到数据样本集合；根据数据样本类型，选定聚类数K值的大小；将数据样本集合中的数据样本按最小距离原则分配到最邻近聚类；根据最临近聚类结果，重新计算K个聚类的中心，并作为新的聚类中心；判断是否收敛即判断聚类中心是否不再发生变化，若未收敛，重复直至收敛，得到最佳聚类结果；按照最佳聚类结果，为数据样本标上相应标签，与展示模板一一对应，进行展示多源数据可视分析与展现系统，包括：数据样本处理模块；聚类数选定模块；临近聚类模块；聚类中心运算模块；最佳聚类运算模块；展示模块。
数据样本聚类多源数据聚类结果聚类中心可视收敛集合处理模块聚类模块聚类运算数据信息选定模块异常数据运算模块展示模块展现系统重新计算最小距离分析清洗删除展示标签邻近重复分配

[发明专利]一种基于模糊聚类迭代与投影寻踪的最优方案遴选方法-CN201811184450.5在审
发明人：赵嘉;付雪峰;谭德坤;栾辉;汪佳佳;樊棠怀 -专利权人：南昌工程学院
申请日： 2018-10-11 - 公布日： 2019-02-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了数据聚类挖掘技术领域的一种基于模糊聚类迭代与投影寻踪的最优方案遴选方法，该方法的具体步骤如下：S1：针对样本集中的每个个体进行适度评判，寻找最优对象；S2：对两个空间平行进化；S3：将主体群空间和信念空间互补融合后，若进化指数达到设定值的整倍数时，则进行接收操作和影响操作；S4：当运算终止条件达到时，停止运算，否则迭代次数加1，继续运算；S5：按照样本件距离最短遴选出最优的方案输出，本发明能够避开密度窗宽的选择问题，所有参数在运算过程中智能设定，通过投影寻踪聚类和模糊聚类迭代保证了其聚类效果，针对聚类中心和投影方向进行了寻优，提高了数据关键向量的优化速度以及最优方案的遴选时间。
迭代投影模糊聚类运算聚类样本进化接收操作聚类中心数据聚类运算过程智能设定终止条件窗宽向量寻优平行避开评判输出融合挖掘优化保证

[发明专利]视频分类方法、电子设备和存储介质-CN202010754189.9在审
发明人：周晓晓;李琳;周冰;陆彦良;李东晓 -专利权人：咪咕文化科技有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本方法通过视频分类模型实现对视频的分类，该视频分类模型包括用于对特征信息进行升维处理的升维层和根据作为训练参数的聚类中心矩阵和升维后的特征信息进行运算的聚类运算层。通过对特征信息进行升维处理和聚类运算层的运算过程，能够基于聚类中心矩阵中每一列向量所表示的聚类中心对特征信息进行聚类式的分析，提取有利于确定视频所属类别的特征，提高视频分类的准确性，提高了对视频分类的分类效率
视频分类方法电子设备存储介质

[发明专利]一种基于MIC实现聚类算法的方法及装置-CN201410555944.5无效
发明人：王恩东;沈铂;王娅娟;张清 -专利权人：浪潮电子信息产业股份有限公司
申请日： 2014-10-20 - 公布日： 2015-02-18 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MIC实现聚类算法的方法及装置，其中方法的具体实现过程为：将确定的MIC类数组和MIC点数组划分为一个或一个以上的矩阵；对各划分的矩阵，按照矩阵乘法的形式进行矩阵运算；统计MIC矩阵运算结果，当MIC矩阵运算结果中改变的点数大于或等于预先设置的阈值时，根据MIC矩阵运算结果更新MIC类数组，直至聚类完成；装置的结构包括接收单元、划分单元、计算单元、统计处理单元和确定单元。该一种基于MIC实现聚类算法的方法及装置与现有技术相比，使用了MIC协处理器，提高了运算性能，实用性强。
一种基于 mic 实现算法方法装置

[发明专利]基于最佳聚类数目的用户负荷分类方法和装置-CN201610024054.0在审
发明人：刘庆时;赵贺;姚国风;唐新忠;李天杰;郑凤柱;赵大明;周建华;贾孟扬 -专利权人：国家电网公司;国网北京市电力公司;北京国电通网络技术有限公司;国网江苏省电力公司电力科学研究院
申请日： 2016-01-14 - 公布日： 2016-06-22 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于最佳聚类数目的用户负荷分类方法和装置，包括：获取用户负荷的时间序列曲线数据，并进行归一化处理；提取用户用电行为特征；采用Renyi熵梯度下降法进行最佳聚类数目训练；采用最佳聚类数目进行层次聚类；本发明综合考虑了不同用户之间的相似性和关联性，克服了传统欧氏距离相似度在处理高维数据时精度不高的问题，采取计算不同聚类数目的Renyi熵值，可以找到最佳的聚类数目，克服了传统算法需要提前设定好聚类数目的不足，提高了运算效率，降低了运算成本。
基于最佳聚类数目的用户负荷分类方法装置

[发明专利]一种基于改进的Single‑pass聚类算法的微博话题检测方法-CN201711223603.8在审
发明人：沈琦;高云雪 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2017-11-29 - 公布日： 2018-03-23 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进的Single‑pass聚类算法的微博话题检测方法，包括微博文本内容采集，文本预处理，基于LDA建立文本向量模型，基于改进的Single‑pass聚类算法进行文本聚类，结果评测；改进的Single‑pass聚类算法包括增加时间参数、对类别数据计算聚类中心点和批量输入数据。本发明通过增加时间参数，保证话题的同一性；通过对类别数据计算聚类中心点，新数据与聚类中心点进行比较，这样有助于减少新数据与每条数据比较的次数，提高了计算的效率；通过对数据批量输入，即对数据先进行聚类然后再输入，新输入的聚类中心点和已聚类好的中心点进行比较，提高了运算效率，节省了运算空间。
一种基于改进 single pass 算法话题检测方法

[发明专利]一种天波雷达多路径量测聚类方法-CN202111011402.8在审
发明人：兰华;白向龙;王增福;潘泉 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明涉及一种天波雷达多路径量测聚类方法，首先，将相似性传播聚类模型扩展到多路径聚类，并构建多路径聚类约束。然后，构建聚类变量联合概率密度函数及其对应的因子图。仿真结果表明，多路径相似性传播聚类算法较多假设聚类算法相比，在检测正确率、漏检率、均方根误差、OSPA和运行时间性能指标相当情况下可以大大降低运算时间。本发明相比于现有的天波雷达多路径量测聚类算法，在检测正确率、漏检率、均方根误差、OSPA和运行时间性能指标相当情况下可以大大降低运算时间。
一种天波雷达路径量测聚类方法

[发明专利]基于量子Grover搜索技术的量子密度峰值聚类方法-CN202110862884.1有效
发明人：宋婷婷;吴智豪;张衍炳 -专利权人：暨南大学
申请日： 2021-07-29 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F18/2321 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于量子Grover搜索技术的量子密度峰值聚类方法。该方法包括数据的预处理，数据映射到极坐标中，DistCalc线路求距离，加法线路求数据点的属性值，整合数据结果，Grover算法搜索中心点，数据的聚类。本发明利用量子叠加原理，通过DistCalc线路和量子加法线路进行聚类算法中最为关键的距离运算，大大降低其运算时间，再通过量子Grover算法对数据处理的结果进行整合，搜索出最为适合的聚类中心，按照聚类中心进行聚类，从而完成对原始输入数据的聚类。本发明其时间复杂度与数据量的关系为线性关系，可以应用于各种大数据场景下，使其快速而有效地进行数据的聚类。
基于量子 grover 搜索技术密度峰值方法

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