专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于稀疏轨迹数据的人群移动算法-CN202110344368.X在审
  • 贾伟楠;程媛;姜珺峤 - 哈尔滨理工大学
  • 2021-03-31 - 2021-07-16 - G06F16/904
  • 本发明提出一种基于稀疏轨迹数据的人群移动算法,包括,S1,提取稀疏轨迹,按时间排序,连接轨迹序列当前位置前后的记录,每两条相邻记录作为一组,每组以前面记录的空间坐标为起点,后面记录的空间坐标为终点,得到一个局部的移动向量;S2,对S1的移动向量进行时空划分;S3,对S2的移动向量,先使用核密度估计方法进行平滑处理,然后进行聚合,得到局部空间内移动向量聚类;S4,对S2中的移动向量进行处理;S5,从S3中的所述移动向量聚类得到显著的全局移动流;S6,对于S5中的全局移动流进行循环展示,展示S4中得到的异常值和人群分布属性。
  • 一种基于稀疏轨迹数据人群移动算法
  • [发明专利]一种多尺度分类数据挖掘方法-CN202110353411.9在审
  • 姜珺峤;程媛;贾伟楠 - 哈尔滨理工大学
  • 2021-03-31 - 2021-06-22 - G06K9/62
  • 本发明涉及大数据的数据挖掘方法中的多尺度分类挖掘方法,是典型的跨学科课题,旨在将多尺度科学与分类技术相结合,多方位对数据进行分析,得到不同层次分类模型,学习更全面的信息,本发明从空间数据估计和尺度转换角度入手,给出一种多尺度分类挖掘方法,其中基于多尺度自相似性,平滑细节信息,采用非局部均值加权滤波思想,利用Q统计实现从小尺度数据集到大尺度数据集的知识推导,尺度上推算法运用在多尺度分类挖掘中具有较高的准确度和较低的时间复杂度,在效率上优于常规的基准算法,且在性能上也有更好表现。
  • 一种尺度分类数据挖掘方法
  • [发明专利]形式化聚类结果有效性检验方法-CN202110264018.2在审
  • 程媛;贾伟楠;姜珺峤 - 哈尔滨理工大学
  • 2021-03-09 - 2021-05-18 - G06K9/62
  • 本发明提供形式化聚类结果有效性检验方法,包括:S1聚类过程的形式化;S2提取有效聚类结果性质;S3模型是否满足性质要求;S4聚类结果有效性判断;从聚类过程的角度考虑验证有效性,避开基于聚类结果自身评价自身的问题,形式化地构建聚类过程模型,验证聚类的每个步骤是否向着更内聚的趋势进行,使用不同于聚类过程中距离度量的方法,保证了结果有效性验证的客观性,扩大了验证方法的应用范围,也有利于发现可能引起非有效结果的关键步骤。
  • 形式化结果有效性检验方法
  • [发明专利]一种基于自行车位置数据下的人群移动轨迹算法-CN202011592898.8在审
  • 贾伟楠;吕衍河;吕和翔;程媛 - 哈尔滨理工大学
  • 2020-12-29 - 2021-04-16 - G01C21/26
  • 本发明公开了一种基于自行车位置数据下的人群移动轨迹算法,属于人群移动分析领域,本发明旨在研究自行车下人群移动轨迹,通过手机位置数据和共享单车的后台数据,使用时空定位技术对数据进行处理,保证数据的准确性,根据SMoT模型来提取移动轨迹,研究轨迹分为符合公共交通出行特征的移动轨迹段和其他移动轨迹段,对于符合公共交通出行特征的移动轨迹段进行处理,对移动始末点最近邻公共交通站点距离判断,再进行距离特征筛选,然后筛选出自行车接驳轨迹。对于其他移动轨迹段,进行距离、时间特征筛选,筛选出自行车短距离出行轨迹。然后对起点和终点位置相同的移动轨迹段进行插补,最后得到自行车下的人群移动轨迹。
  • 一种基于自行车位置数据人群移动轨迹算法
  • [发明专利]一种基于高阶连接图的协同过滤推荐算法-CN202011591771.4在审
  • 吕衍河;李启瑞;贾伟楠;刘宇鹏 - 哈尔滨理工大学
  • 2020-12-29 - 2021-04-13 - G06F16/9536
  • 本发明涉及一种基于高阶连接图的协同过滤推荐算法,属于推荐算法和推荐系统技术领域,本发明旨在缓解传统推荐算法在实际应用中的冷启动和数据稀疏的问题。针对此问题,本文引入了高阶连接图,通过对多用户多项目多关系进行建立统一的异构图,挖掘用户与用户、用户与项目和项目与项目之间的高阶关系,减缓数据稀疏性和冷启动对推荐结果的影响。本发明中,高阶连接图是一个异构图,其中节点充当实体,边表示实体之间的关系。项目及其属性可以映射到高阶连接图中以了解项目之间的高阶连接性。而且,用户和用户方信息也可以集成到图中,从而可以更准确地捕获用户与项目之间的关系以及用户的喜好。
  • 一种基于连接协同过滤推荐算法

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