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[发明专利]一种配电网电力系统的典型场景生成方法-CN201910227550.X有效
发明人：韩俊;吴志;黄俊辉;徐政;蔡超;顾伟;陈曦;王娜;袁晓昀;陈皓菲 -专利权人：国网江苏省电力有限公司经济技术研究院;东南大学;国网江苏省电力有限公司;国家电网公司
申请日： 2019-03-25 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06Q10/0637 文献下载
摘要：本发明公开了一种配电网电力系统的典型场景生成方法，主要包括以下步骤：电网原始数据按时间尺度归一化处理，获取聚类样本；采用密度极值方法对聚类样本进行预处理，获得初始聚类中心；根据初始聚类中心，采用K‑均值聚类方法对风力发电、光伏发电、潮汐发电及时序负荷进行同步聚类，形成不同时间尺度下的配电网典型运行场景。本发明利用密度峰值聚类对K‑均值聚类进行改进，避免了传统K‑均值聚类初始聚类中心及聚类个数无法确定的问题，与传统K‑均值聚类相比，改进后的算法聚类有效性和收敛性更强。
一种配电网电力系统典型场景生成方法

[发明专利]区域聚类方法及相关装置-CN202210192379.5有效
发明人：陆俊贤;张岩;李振军 -专利权人：智慧足迹数据科技有限公司
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本案申请的提供的区域聚类方法及相关装置中，数据分析设备获取多个待分析区域各自的第一聚类因子，将多个待分析区域分别依据第一聚类因子中的每种参考信息进行聚类，将获得的第一聚类结果；并分别将每个待分析区域全部的第一聚类结果作为第二聚类因子，再次对多个待分析区域进行聚类，从而获得更为准确的第二聚类结果；因此，相较于相关技术中直接使用反映人口流动的多种参考信息对多个分析区域进行聚类的方式，待分析区域的第一聚类结果能够提供更为丰富的参考信息，因此，从而使得基于第一聚类结果所获得的第二聚类结果更为准确。
区域方法相关装置

[发明专利]一种面向聚类集成的权重计算方法-CN201810841530.7在审
发明人：杜航原 -专利权人：山西大学
申请日： 2018-07-27 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明一种面向聚类集成的权重计算方法，属于聚类分析技术领域；用于解决聚类集成过程中聚类成员的质量评估以及聚类集成权重计算问题；本发明的主要步骤包括：利用信息熵描述数据表达的不确定性，首先计算每个聚类成员在样本特征集合上的一致性度量，接着计算每个聚类成员在聚类特征集合上的一致性度量，然后利用这两种度量计算每个聚类成员的集成一致性度量，最终计算每个聚类成员的聚类集成权重，并进行结果输出；本发明能够充分有效反映聚类成员质量及可靠性，降低低质量聚类成员对聚类集成结果的不良影响，确保最终获得的聚类集成结果更具准确性和鲁棒性。
聚类一致性度量权重计算集合不确定性度量计算集成过程聚类分析聚类特征描述数据样本特征质量评估鲁棒性信息熵权重输出

[发明专利]一种基于台区电气特征参数的低压台区聚类方法-CN201610475908.7在审
发明人：刘丽平;李亚;李柏青;白江红;易俊;张健;王琦 -专利权人：中国电力科学研究院;国家电网公司;华北电力大学
申请日： 2016-06-24 - 公布日： 2016-11-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于台区电气特征参数的低压台区聚类方法，包括以下步骤：步骤1：对台区电气特征参数进行标准化处理；步骤2：选取初始聚类中心；步骤3：对台区进行k‑means聚类，得到聚类结果；步骤4：计算聚类结果的轮廓系数；步骤5：选取最优聚类结果。本发明提出的台区聚类方法利用轮廓系数来选取最优聚类结果，增加了聚类结果的准确度；通过计算评价指标来选取初始聚类中心，与传统的k‑means聚类方法相比，此改进聚类方法的聚类结果对初始聚类中心不再敏感。
一种基于电气特征参数压台区聚类方法

[发明专利]一种基于多属性决策的最优聚类算法选择方法和装置-CN201811572892.7在审
发明人：耿玉水;李雪梅;孙涛;姜雪松;于坤;杨梦洁 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2019-05-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多属性决策的最优聚类算法选择方法和装置，该方法包括以下步骤：采用多个待选择聚类算法，分别对数据集进行聚类；采用聚类有效性评估方法分别对每个待选择聚类算法的聚类结果进行评价，基于评价结果构建决策矩阵；计算决策矩阵各列的权重值；采用MSM相关算子处理决策矩阵，得到每个待选择聚类算法的最终评价值；根据每个待选择聚类算法的最终评价值，从多个待选择聚类算法中选择出最优的聚类算法。该方法建立聚类算法选择框架可以有效地解决基于经验的聚类算法可能无法获得良好的聚类结果的问题，选择了几种不同的评价方法并结合其处理结果，来验证聚类结果，使得选择的算法更准确。
聚类算法聚类结果决策矩阵多属性决策方法和装置聚类有效性评估算子数据集有效地构建权重算法验证

[发明专利]聚类方法及装置、电子设备和存储介质-CN202010981204.3在审
发明人：王康;金潇;黄垂碧;朴元奎;陈宇恒 -专利权人：浙江商汤科技开发有限公司
申请日： 2020-09-17 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种聚类方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：对人脸特征的第一聚类簇进行定量分析，确定所述第一聚类簇是否符合预设聚类条件，其中，所述第一聚类簇是基于第一阈值聚类得到的，所述预设聚类条件用于指示所述第一聚类簇中包括的多个人脸特征均对应同一身份；在所述第一聚类簇不符合所述预设聚类条件的情况下，释放所述第一聚类簇中包括的所述多个人脸特征；基于第二阈值，对所述多个人脸特征进行聚类，确定第二聚类簇，其中，所述第二阈值大于所述第一阈值。本公开实施例可实现有效提高聚类簇的准确率。
方法装置电子设备存储介质

[发明专利]应用分类方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202010301767.3在审
发明人：赵琳琳 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-04-16 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种应用分类方法、装置、电子设备以及存储介质，包括：采集待分类应用的标识；当所述标识包含预设聚类中心集合中至少一个聚类中心时，将所述标识包含的聚类中心确定为参考聚类中心，所述聚类中心集合包括多个聚类中心，所述聚类中心由多个已知类别的应用标识聚类得到的；计算所述标识与所述参考聚类中心之间的相似度；将相似度大于等于预设阈值的参考聚类中心所对应的类别标注为所述标识的初始应用类别；基于所述聚类中心集合对标注后标识以及所述已知类别的应用标识进行聚类处理，得到目标聚类中心集合；根据所述目标聚类中心集合对应的已知应用类别确定所述待分类应用的类别，该方案可以提高识别应用分类的效率。
应用分类方法装置电子设备以及存储介质

[发明专利]基于人机交互的增量聚类方法、装置、设备和存储介质-CN202111247009.9在审
发明人：周超;田国栋 -专利权人：恒睿（重庆）人工智能技术研究院有限公司
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明属于大数据处理技术领域，具体提供一种基于人机交互的增量聚类方法、装置、设备和存储介质，旨在解决如何处理增量聚类结果中疑似合并结果对的问题。为此目的，本发明的方法包括：获取新增数据和第一聚类数据，第一聚类数据为已完成聚类的历史数据；执行增量聚类，得到第二聚类数据和/或疑似合并数据；根据疑似合并数据中疑似合并数据对优先级排序的结果，人工介入处理疑似合并数据对，得到第三聚类数据；根据第二聚类数据和第三聚类数据更新第一聚类数据。应用本发明的方法，人工判别疑似合并数据对是否需要合并，使得聚类错误的合并得到抑制，正确的合并得到保持，在保证聚类精度的同时提升了聚类召回率。
基于人机交互增量方法装置设备存储介质

[发明专利]一种电力用户行为画像方法、系统及装置-CN202210288846.4在审
发明人：林文浩;姜绍艳;简玮侠;谢东霖;张永亮;熊力;陈昱;夏曼;梁丽丽;产启中;林尔迅 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司中山供电局
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明对电力用户负荷数据进行修正及归一化处理，以处理后的数据作为样本集，采用Canopy‑K‑means算法对其进行聚类，并计算每种聚类方案的聚类有效性指标，根据各聚类方案的聚类有效性指标的值确定最优聚类数，以所述最优聚类数对应的聚类划分结果为目标聚类划分结果，进而确定用户用电行为的最优特征集，根据所述最优特征集和所述目标聚类划分结果生成用户用电行为画像；本发明通过改进对样本集的聚类过程，提高了聚类算法的整体效率，并解决了初始聚类中心难以确定的问题，能够有效提高聚类精度。
一种电力用户行为画像方法系统装置

[发明专利]特征聚类方法、装置、设备及存储介质-CN202310216249.5在审
发明人：周逸恒;刘勇成;胡志鹏;袁思思;程龙 -专利权人：网易(杭州)网络有限公司
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本申请提供一种特征聚类方法、装置、设备及存储介质，涉及聚类技术领域。该方法包括：分别获取多个用户对应的多维度特征数据；根据多个所述多维度特征数据以及预设聚类数量，对所述多个用户进行聚类，得到初始聚类图；所述初始聚类图包括：预设聚类数量个聚类类型，以及每个所述用户对应的聚类类型；根据每个所述用户的多维度特征数据，计算每个所述用户的初始位置和多个所述聚类类型的中心位置之间的位置偏移；根据各所述位置偏移，确定每个所述用户对应的目标位置位移；根据所述目标位置位移，对所述初始聚类图上每个所述用户的初始位置进行调整，得到目标聚类图。相对于现有技术，避免了对于多维度的聚类，其聚类结果不具有可视性的问题。
特征方法装置设备存储介质

[发明专利]文献聚类、装置、电子设备及存储介质-CN202011572311.7在审
发明人：柴玲 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及一种文献聚类、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取N篇待聚类文献，N为大于1的整数；确定所述N篇待聚类文献中任意两篇待聚类文献之间的共被引相似度；根据所述任意两篇待聚类文献之间的共被引相似度，对所述N篇待聚类文献进行第一次聚类，得到M个聚类簇，其中，所述M个聚类簇对应K篇待聚类文献，M为大于或等于1的整数，K为小于或等于N的整数；对剩余的(N‑K)篇待聚类文献进行第二次聚类，以将所述(N‑K)篇待聚类文献融合到所述M个聚类簇。本申请实施例有利于提高文献的聚类精度。
文献装置电子设备存储介质

[发明专利]图像聚类方法、图像聚类模型训练方法和电子设备-CN202210363547.2在审
发明人：江中毅;刘备;张宏;陈立力;周明伟 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-04-08 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像聚类方法、图像聚类模型训练方法和计算机设备。方法包括：获取多个待聚类档案；待聚类档案包括多张待聚类图像；获取待聚类图像对应的第一时空信息，以及第一时空信息与每个待聚类档案之间的第一映射关系；第一时空信息包括待聚类图像的拍摄时间和待聚类图像的拍摄地点；根据第一映射关系、第一时空信息、以及第一时空信息之间的关联度关系构建第一图结构数据；根据第一图结构数据，确定待聚类档案之间的第一相似度；根据待聚类档案之间的第一相似度，对待聚类档案进行聚类，采用本方法提高待聚类档案聚类的准确度
图像方法模型训练电子设备

[发明专利]一种基于决策灰狼优化K-Means的文本聚类方法-CN202310070562.2在审
发明人：潘成胜;王建伟;施建锋 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于决策灰狼优化K‑Means的文本聚类方法。该方法包括：通过获取待聚类文本数据，并对待聚类文本数据进行分词、去停用词、特征选择和向量化，将待聚类文本数据转换为数值型数据，获得原始数据集，再采用决策灰狼优化算法与K‑Means算法结合的文本聚类算法找出一组最优聚类中心，使各类别中所有文本到该组最优聚类中心的距离最小，从而根据该组最优聚类中心对原始数据集进行聚类，输出聚类结果。由此，可以决策灰狼优化算法与K‑Means算法结合的文本聚类算法进行全局寻优，以狼群所在的位置来代替K‑means算法中的聚类中心，通过不断地迭代寻优来更新狼群的位置，获得最优的聚类中心，使得文本聚类结果更加可靠，从而提高了文本聚类结果准确性。
一种基于决策灰狼优化 means 文本方法

[发明专利]图像处理的方法和装置-CN201510983113.2有效
发明人：陈志军;李明浩;侯文迪 -专利权人：小米科技有限责任公司
申请日： 2015-12-24 - 公布日： 2019-09-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：所述方法包括：获取至少两个聚类集合，所述至少两个聚类集合包括第一聚类集合和第二聚类集合，所述第一聚类集合为具有标识信息的所述聚类集合，所述第二聚类集合为不具有所述标识信息的所述聚类集合，每个所述聚类集合均包括至少一幅人脸图像，且同一个所述聚类集合中的各幅人脸图像之间的距离不大于第一设定阈值；确定所述第二聚类集合与所述第一聚类集合之间的距离；将距离不大于第二设定阈值的所述第二聚类集合和所述第一聚类集合合并，所述第二设定阈值大于所述第一设定阈值本公开提高了聚类的召回率和压缩率。
图像处理方法装置

[发明专利]特征聚类方法、数据库更新方法、电子设备及存储介质-CN202011530197.1有效
发明人：蔡啸;肖潇;章勇 -专利权人：苏州科达科技股份有限公司
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及特征聚类方法、数据库更新方法及装置，所述特征聚类方法包括获取各个待聚类特征；基于各个待聚类特征，确定第一权重图，第一权重图中的节点包括各个待聚类特征，所述第一权重图中的边为两个节点对应的特征相似度；将第一权重图输入聚类网络中，确定各个待聚类特征的初次聚类结果，所述初次聚类结果包括各个待聚类特征对应的初始簇以及各个初始簇的代表特征；基于初次聚类结果，构建第二权重图，所述第二权重图中的节点包括各个初始簇的代表特征；将第二权重图输入聚类网络中，以确定各个待聚类特征的目标聚类结果。利用自底向上、层次聚类的框架，来达到准确率与召回率的平衡。
特征方法数据库更新电子设备存储介质

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