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[发明专利]一种基于非对称k近邻矩阵的增量式共享近邻获取方法-CN202211111968.2在审
发明人：梁少军;张世荣;杨毅;鲁漫洁;梁瑜 -专利权人：中国人民解放军陆军工程大学
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非对称k近邻矩阵的增量式共享近邻获取方法，获取无人机飞行数据集D的原始共享近邻矩阵，更新k近邻距离向量、非对称k近邻矩阵，计算无人机飞行数据集D对应的上三角共享近邻矩阵以及原始共享近邻矩阵；计算新添数据点dp的k近邻行向量和逆k近邻列向量，更新非对称k近邻矩阵；非对称k近邻矩阵赋值；赋值更新后的共享近邻矩阵，替换更新后的共享近邻矩阵中的部分数据点，新添数据点dp插入无人机飞行数据集D，替换非对称k近邻矩阵和原始共享近邻矩阵，重复上述步骤。本发明算法实现了共享近邻的增量式获取，将现有静态共享近邻获取方法推广到了动态。
一种基于对称近邻矩阵增量共享获取方法

[发明专利]一种基于两层邻域信息的双重最近邻分类方法及系统-CN202110089726.7在审
发明人：潘志斌;王祎琨 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-01-22 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于两层邻域信息的双重最近邻分类方法及系统，所述方法包括：在训练集中寻找输入样本的k个最近邻，并将它们重新命名为输入样本的直接近邻；在训练集中寻找各直接近邻的可用邻域，所有可用邻域中的样本被看作输入样本的间接近邻；各直接近邻的可用邻域中与输入样本分布较近的被整体保留，与直接近邻一起作为输入样本的候选近邻；据候选近邻与输入样本的反向近邻关系，确定双重最近邻；利用所有双重最近邻的类标签，根据多数表决规则，对输入样本进行分类判决本发明可提高k近邻分类方法的分类性能，并通过实验验证了该方法的有效性。
一种基于邻域信息双重近邻分类方法系统

[发明专利]验证近邻小区-CN200880131842.3有效
发明人： J·鲁尼;J·阿龙索-鲁比奥;G·塞兰德 -专利权人：爱立信电话股份有限公司
申请日： 2008-09-02 - 公布日： 2011-11-09 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：用于确定近邻小区是否是服务小区的近邻的基站、计算机可读媒体和方法，其中服务小区和近邻小区属于包括由服务小区服务的用户终端的相同通信网络。所述方法包括在服务小区的基站经用户终端接收近邻小区的第一身份、近邻小区的第二身份及近邻小区的基站生成的随机数；从服务小区的基站发送用于建立近邻关系的请求到近邻小区的基站，其中该请求包括接收的随机数；以及在服务小区的基站获得来自近邻小区的基站的响应于该请求的响应，所述响应指示接受或拒绝近邻关系。
验证近邻小区

[发明专利]基于动态裁剪的移动对象反向近邻查询方法-CN201010545434.1有效
发明人：寿黎但;陈珂;陈刚;胡天磊;张栋 -专利权人：浙江大学
申请日： 2010-11-12 - 公布日： 2011-04-06 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态裁剪的移动对象反向近邻查询方法。使用TPR-tree对移动对象建立索引；开发移动对象反向近邻查询处理框架，在过滤阶段得到整个时间段内查询点的所有可能的反向近邻候选点集；在精炼阶段去除候选点中的错误点并确定每个反向近邻查询结果点的有效时间；开发两种适用于移动对象反向近邻动态裁剪策略，整合成统一的移动对象反向近邻动态裁剪算法；实现反向近邻动态裁剪算法上实现移动对象反向近邻查询处理过滤算法；对过滤的结果，实现反向近邻查询的精炼算法，对所有查询候选点进行最近邻查询正确性验证和反向近邻有效子时间段计算；对获得的结果点及其有效时间段进行合并，获得在每个子时间段上的反向近邻查询结果集。
基于动态裁剪移动对象反向近邻查询方法

[发明专利]一种泛化的k近邻图合并方法-CN201910266733.2在审
发明人：赵万磊;林鹏程;王菡子 -专利权人：厦门大学
申请日： 2019-04-03 - 公布日： 2019-07-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种泛化的k近邻图合并方法。把子图G和H分别分割为由每个数据前k/2近邻表组成的子图G⁺和H⁺以及由每个数据后k/2个近邻表组成的子图G^‑和H^‑；为子图G⁺的每个k/2近邻表从数据集V中随机取k/2个数据点补充，使得图G⁺中每个数据拥有k个近邻；为子图H⁺的每个k/2近邻表从数据集W中随机取k/2个数据点补充，使得图H⁺中每个数据拥有k个近邻；直接拼接子图G⁺和H⁺，获得k近邻图R；采用如下最近邻下降步骤优化k近邻图R；把子图G^‑中的每个k/2个列表与R对应的数据k近邻表合并，取最近的k个近邻数据；把子图H^‑中的每个k/2列表与R对应的数据k近邻表合并，取最近的k个近邻；
近邻表表合并数据集图合并下降步骤最近邻补充拼接输出分割优化

[发明专利]在具有拓扑状态路由协议的通信网络中的资源匹配的拓扑数据库同步-CN200610064721.4无效
发明人： C·拉杰什克 -专利权人：阿尔卡特公司
申请日： 2006-10-27 - 公布日： 2007-06-06 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：一种用于在网络中从连接到网络节点的多个近邻节点中选择近邻节点来同步网络拓扑数据库信息与该网络节点的方法，该方法包括：从每个近邻节点接收标识符和关于同步资源是否已经被分配给网络节点的指示；比较该近邻节点的标识符与其它近邻节点的标识符的大小来确定是否与该近邻节点同步；以及，如果该近邻节点已经分配同步资源给该网络节点则同步该近邻节点。
具有拓扑状态路由协议通信网络中的资源匹配数据库同步

[发明专利]一种室内定位方法-CN201210332190.8有效
发明人：徐展;唐道平;刘丹;张国伟;曾庆瑾;薛世帅 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2012-09-10 - 公布日： 2013-01-16 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种室内定位方法，包括步骤：建立参考点的RSS指纹数据库；求每个参考点的K近邻点，并建立近邻点数据库；求待定位点的K近邻点，然后从近邻点数据库中找出这K个近邻点的近邻点中重复最多的n个近邻点；对得到的待定位点的K个近邻点和它的近邻点的n个近邻点的坐标加权求和，得到待定位点估计坐标。本发明的方法建立所有参考点的近邻点数据库，使得原本只是待定位点与参考点之间单一的关系，拓展为待定位点与参考点和待定位点的近邻点与其他参考点之间的网状关系，充分挖掘利用了RSS指纹数据库中有用的信息，有效避免了非视距传输效应
一种室内定位方法

[发明专利]误匹配确定方法、装置、设备和介质-CN202110807736.X有效
发明人：李照虎 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：具体为：获取查询图像的目标图像特征集合，并从待匹配图像中获取至少一个目标图像特征的最近邻特征和次近邻特征；将至少一个目标图像特征与其最近邻特征和次近邻特征分别做残差处理，得到最近邻残差特征和次近邻残差特征；将最近邻残差特征和次近邻残差特征输入预先训练的目标模型，得到最近邻残差特征分布和次近邻残差特征分布；计算至少一个目标图像特征的最近邻残差特征分布和次近邻残差特征分布的相关度，根据计算结果确定至少一个目标图像特征是否存在误匹配
匹配确定方法装置设备介质

[发明专利]一种基于多粒度近邻图的智能电表故障分类方法-CN202310363977.9在审
发明人：黄子健;高欣;孟之航;薛冰;李强伟;傅世元;于家豪;黄旭 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明实施例提出了一种基于多粒度近邻图的智能电表故障分类方法，包括：将智能电表不同类别下的故障历史数据作为输入数据集，划分得到多个二类数据集；针对每个二类数据集，将每个样本作为目标样本，以目标样本和不同数量近邻样本构成多粒度近邻图，作为后续分类任务中的训练样本；基于构造的近邻图数据集，设计自编码器实现对近邻图节点特征的提取，根据近邻图的节点编码特征和近邻图原始节点邻接关系训练图注意力神经网络用于近邻图分类任务；对于给定测试样本，组合其测试样本与其对应的不同数量近邻样本构成的近邻样本组，经近邻图分类结果集成后得到分类器在每个二类数据集下的判别结果，通过软投票得到其故障类别。
一种基于粒度近邻智能电表故障分类方法

[发明专利]一种基于加权k近邻的信道状态信息指纹定位方法-CN202111354331.1有效
发明人：林坤海;韩圣千 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： H04W4/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于加权k近邻的信道状态信息指纹定位方法，属于室内定位技术领域。本发明方法对现有CSI指纹定位系统进行改进，包括：采用基于预测真实空间距离的近邻点召回方案提高近邻点召回质量，近邻点召回模型优选拉索回归模型；采用基于神经网络拟合加权系数的近邻点加权方案改进近邻点权重设置，并采用添加先验线性方程的形式改善神经网络输入输出相关性不足导致的收敛问题；在线定位时，利用训练好的近邻点召回模型选取与待测点的距离最近的k个近邻点，利用训练好的近邻点加权模型预测k个近邻点的加权系数，最后对k个近邻点的位置进行加权求和确定待测点位置。
一种基于加权近邻信道状态信息指纹定位方法

[发明专利]用于近邻计算的处理方法及装置-CN202111125713.7在审
发明人：欧阳利萍 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本公开公开了一种用于近邻计算的处理方法，涉及人工智能和大数据领域，尤其涉及智能搜索、智能推荐、广告推荐、知识图谱和用户理解等领域，可以用于评估近似近邻计算的召回率等场景。具体实现方案为包括：在进行近似近邻计算的过程中，对访问流量进行抽样，以得到至少一个抽样流量；实时对至少一个抽样流量进行异步真实近邻计算，以得到对应的至少一个真实近邻计算结果；以及基于至少一个真实近邻计算结果与对应的至少一个近似近邻计算结果，确定近似近邻计算的召回率，其中，至少一个近似近邻计算结果是通过对至少一个抽样流量进行近似近邻计算得到的。
用于近邻计算处理方法装置

[发明专利]一种基于有效近邻的聚类中心选择方法-CN202310427341.6在审
发明人：张兴宾;何云斌;张茗洋 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F18/2321 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于有效近邻的聚类中心选择方法。本发明首先计算每个数据点与其k近邻集的近邻距离总和，并求出近邻平均距离；然后定义有效近邻，有效近邻是数据点与其k近邻的距离小于近邻平均距离的点，通过有效近邻来计算数据点的局部密度，并定义平均密度，将大于平均密度的数据点加入候选聚类中心集合中；然后在候选聚类中心集合中选择密度最大的点加入到初始聚类中心集合中，并计算候选聚类中心集合中是否存在有低于其局部密度且属于其有效近邻的数据点，进一步确定每个数据点是新的初始聚类中心还是簇成员，对候选聚类中心集合进行筛选
一种基于有效近邻中心选择方法

[发明专利]基于互为共享最近邻的层次聚类方法-CN201410488243.4有效
发明人：周红芳;王心怡;刘园;郭杰;段文聪;何馨依;刘杰;李锦 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2014-09-22 - 公布日： 2017-11-03 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了基于互为共享最近邻的层次聚类方法，首先计算整个数据集D的最近邻矩阵T1和最近邻矩阵T2；由最近邻矩阵T1和最近邻矩阵T2计算出最近邻排名矩阵M；通过最近邻排名矩阵M计算出局部密度，得到子簇集合本发明的基于互为共享最近邻的层次聚类方法，解决了现有的基于K近邻图聚类在稀疏化和图划分过程中产生子簇集合时存在的点划分错误导致聚类精度低的问题。
基于互为共享近邻层次方法

[发明专利]一种最近邻搜索方法、装置、终端和存储介质-CN202111227715.7在审
发明人：张号逵;胡文泽;王孝宇 -专利权人：深圳云天励飞技术股份有限公司
申请日： 2021-10-21 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06F16/2453 文献下载
摘要：本申请适用于计算机技术领域，提供了一种最近邻搜索方法、装置、终端和存储介质。其中，上述最近邻搜索方法具体包括：将参考对象的参考高维特征输入特征压缩网络中，得到由所述特征压缩网络输出的参考低维特征，所述特征压缩网络的损失函数为基于样本对象的高维近邻关系和所述样本对象的低维近邻关系得到的函数；利用所述参考低维特征建立低维近邻图；获取目标对象的目标特征；基于所述低维近邻图与所述目标特征进行最近邻搜索，得到与所述目标对象距离最近的参考对象。本申请的实施例能够在保障最近邻搜索精度的同时，提高近邻图的构建效率。
一种近邻搜索方法装置终端存储介质

[发明专利]一种近似最近邻检索方法、系统、设备及存储介质-CN202310518742.2在审
发明人：请求不公布姓名 -专利权人：成都数之联科技股份有限公司
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F16/2453 文献下载
摘要：本发明提供一种近似最近邻检索方法、系统、设备及存储介质，涉及近似最近邻检索技术领域，所述方法包括索引构建过程和检索过程；索引构建过程是基于预设的向量库构建K近邻图，并且结合预设的标签库设置过滤导航点，以获得带过滤导航点的K近邻图；检索过程首先基于带过滤导航点的K近邻图对查询向量进行贪婪搜索，以获得未条件过滤的最近邻列表；然后基于未条件过滤的最近邻列表对过滤导航点进行广度优先搜索，以获得条件过滤的最近邻列表。本发明解决现有对于条件过滤的近似最近邻检索问题的解决方式存在运算开销大、查询效率低、不具有可行性的问题。
一种近似近邻检索方法系统设备存储介质

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