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[发明专利]一种基于双阶遗传计算的基因表达数据的双聚类方法-CN201510008985.7有效
发明人：黄庆华;杨杰;黄仙海 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2015-01-06 - 公布日： 2017-11-07 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双阶遗传计算的基因表达数据的双聚类方法，将矩阵M中的每一列减去第k列得到矩阵M(k)，k＝1，2，…，n；对M(k)的每一列进行层次聚类，得到双聚类种子的集合；通过遗传计算获得对应的双聚类本发明所述的算法，可解决传统基于遗传计算的双聚类算法只能针对双聚类进行选择的缺点，通过同时对行列进行优化，可提高搜索效率，并获得更优的双聚类分析效果。
一种基于遗传计算基因表达数据双聚类算法

[发明专利]聚醯胺酸组合物及聚醯亚胺/铜箔积层材料-CN200510106106.0无效
发明人：黄堂杰;庄朝钦;叶慧贞 -专利权人：黄堂杰
申请日： 2005-09-27 - 公布日： 2006-03-29 - 主分类号： C08L77/00 文献下载
摘要：聚醯胺酸组合物及聚醯亚胺/铜箔积层材料，涉及一种聚醯胺酸组合物。提供一种聚醯胺酸组合物及用于软性印刷电路板的聚醯亚胺/铜箔积层材料。包含极性非质子溶剂及由复数二胺类单体与复数双酐类单体共聚合所得的聚醯胺酸分子，二胺类单体中至少一个为刚性二胺类单体和至少一个为柔性二胺类单体，双酐类单体中至少一个为刚性双酐类单体和至少一个为柔性双酐类单体，刚性二胺类单体选自对苯二胺，刚性双酐类单体选自二苯四羧双酐或均苯四酸双酐，柔性二胺类单体选自氧－二苯胺或4.4‘双酚A二苯醚二胺，柔性双酐类单体选自二苯甲酮－四羧双酐或二苯酐砜；用于印刷电路板的聚醯亚胺/铜箔积层材料设铜箔和聚醯亚胺层，组合物涂布在该铜箔上。
聚醯胺酸组合亚胺铜箔材料

[发明专利]适于有功功率特性分析的双馈风电场动态等值建模方法-CN201410220508.2有效
发明人：彭超;邹见效;徐红兵;辛晓帅;严妍 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2014-05-23 - 公布日： 2017-05-17 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种适于有功功率特性分析的双馈风电场动态等值建模方法，选取能够反映DFIG有功功率动态特性的5个指标，实时采集各双馈风力发电机组的有功功率输出特性指标构成数据对象，设定不同的聚类数，对数据对象采用模糊C‑均值聚类算法进行聚类，计算不同聚类数得到的聚类结果的Xie‑Beni指数，选取最小Xie‑Beni指数对应的聚类数作为最优聚类数，所对应的聚类结果即为双馈风电场的双馈风力发电机组分群结果，根据机组分群结果对同一机群中的双馈风力发电机组和集电系统的参数进行等效聚合，得到双馈风电场等值模型。本发明综合考虑了影响DFIG有功功率输出的因素，可以得到较为准确反映真实双馈风电场系统有功功率特性的双馈风电场动态等值模型。
适于有功功率特性分析双馈风电场动态等值建模方法

[发明专利]基于双超图正则化的肿瘤基因表达谱数据双聚类方法-CN201810948044.5有效
发明人：王雪松;刘健;程玉虎 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2018-08-20 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G16B40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双超图正则化的肿瘤基因表达谱数据双聚类方法，通过对肿瘤基因表达谱数据的样本和基因分别进行聚类；然后，对肿瘤基因表达谱数据的样本和基因分别建立样本超图和基因超图，来获取样本和基因的固有几何结构；最后，将样本超图和基因超图分别作为主成分分析的样本超图正则项和基因超图正则项，确定优化目标函数，最后通过优化目标函数分别优化样本聚类矩阵和基因聚类矩阵，得到最终的样本聚类和基因聚类。本发明在基于主成分分析法的基础上，通过双超图正则化进行双聚类的优化，从而在保留主成分分析法的优点基础上更好的获取肿瘤基因表达谱数据中的复杂信息，最终提高获得聚类的精确性。
基于超图正则肿瘤基因表达数据双聚类方法

[发明专利]基于双聚类及邻域分析的高光谱图像波段选择方法-CN201510072842.2有效
发明人：袁媛;王琦;林健哲 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2015-02-11 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于双聚类及邻域分析的高光谱图像波段选择方法，包括以下步骤：双光谱角特征和高光谱图像原始波段的提取；对特征进行聚类；对所获取的特征分别进行聚类，然后构建两个聚类结果之间的联系；根据获得的波段聚类结果，从每一个聚类中选取一个代表，同时考虑每个代表之间的特异性，以及每一个代表在相应聚类中的表达性，决定聚类代表，即最终所选出的波段；用得到的波段进行高光谱图像分类。本发明提出了双特征的思想，克服了传统聚类算法中仅仅使用波段灰度值作为唯一光谱特征的局限，从而提高波段选择的精度。
基于双聚类邻域分析光谱图像波段选择方法

[发明专利]一种基于保序子矩阵的约束双聚类挖掘及缺失值预测方法-CN201910468279.9有效
发明人：钟佳琪;李东;方琼 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-05-31 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于保序子矩阵的约束双聚类挖掘及缺失值预测方法，包括以下步骤：S1、接收请求并挖掘数据矩阵的双聚类模式；S2、计算行和列的重叠度和覆盖率；S3、判断行列覆盖率是否收敛，若否则进行步骤S4，否则进行步骤S9；S4、随机打乱数据矩阵中行和列的排列顺序，对候选列集合排序；S5、判断候选列集合是否为空；S6、判断候选列集合中是否存在合格列；S7、根据新选出的合格列扩展双聚类模式的列集合和行集合；S8、判断当前双聚类模式是否符合稀疏保序子矩阵模型的要求；S9、计算每个双聚类模式的缺失值；S10、返回最终的双聚类集合和缺失值。因此，本发明有效地提高了双聚类模式的质量和缺失值预测的准确性。
一种基于保序子矩阵约束双聚类挖掘缺失预测方法

[发明专利]一种基于生成对抗网络和双聚类的推荐方法及系统-CN201811592917.X在审
发明人：段宝彬;杜振东 -专利权人：合肥学院;南京云问网络技术有限公司
申请日： 2018-12-25 - 公布日： 2019-04-19 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络和双聚类的推荐方法及系统，属于计算机应用技术领域。方法包括：首先读取用户‑项目的不完备评价数据集，接下来构建由生成网络和判别网络组成的生成对抗网络，然后利用训练好的生成网络对缺失评价值进行预测和填充，最后进行双聚类，根据双聚类得到的子簇，进而对不同用户群进行对应的项目组推荐本发明的推荐方法及系统利用训练好的生成网络对缺失评价值进行填充，克服了传统均值（或众数）、线性插值等缺失评价值填充方法精度低误差大的缺点；并且利用双聚类集成算法对填充后的完备评价数据进行聚类，比采用单个双聚类算法聚类的结果更有效
聚类填充网络评价数据项目组用户群对抗计算机应用技术读取集成算法聚类算法网络组成系统利用低误差构建众数子簇预测

[发明专利]基于双聚类挖掘及模糊推理的股票交易规则预测方法-CN201610854283.5在审
发明人：黄庆华;杨杰 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2016-09-26 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双聚类挖掘及模糊推理的股票交易规则预测方法，首先选取一段时间的股票数据作为挖掘双聚类的数据集，根据不同技术指标公式计算出每一天股票原始数据相对应的技术指标值，然后构造指标矩阵A＝(aij)m×n,通过双聚类算法挖掘数据集中的双聚类，每个双聚类对应着股票数据集中的交易规则的模式，利用挖据出的双聚类，构造具有针对性的模糊规则，最后根据所有得到的模糊规则构建模糊预测模型并进行交易规则的预测。
基于双聚类挖掘模糊推理股票交易规则预测方法

[发明专利]一种考虑双尺度相似性的负荷曲线集成谱聚类方法-CN202010699981.9有效
发明人：万灿;徐胜蓝;于建成;曹照静 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-07-20 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑双尺度相似性的负荷曲线集成谱聚类方法，该方法通过负荷差分向量的余弦距离计算负荷形态变化相似性，构造衡量负荷相似程度的双尺度相似性度量方式；通过集成聚类实现聚类性能提升以及两种度量方式的有效结合，以谱聚类作为基聚类模型生成方法，通过选取不同相似性度量方式，设置不同聚类簇数以及随机运行来保证基聚类多样性，以加权一致性矩阵与谱聚类作为聚类集成策略，聚类集成过程中采取戴维森堡丁指数DBI或新的指标MDBI作为聚类评价指标，以DBI或MDBI的倒数为权重自适应设置依据计算一致性矩阵，再以谱聚类实现最终的集成聚类划分。该方法具有优良聚类有效性与鲁棒性，并可避免单一谱聚类方法对不同数据集需要参数寻优的缺陷。
一种考虑尺度相似性负荷曲线集成谱聚类方法

[发明专利]一种基于改进遗传算法的复杂网络社区挖掘方法-CN201410429721.4在审
发明人：杨新武;杨丽军;李瑞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2014-08-28 - 公布日： 2014-12-10 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进遗传算法的复杂网络社区挖掘方法，属于复杂网络社区挖掘方法研究技术领域，具体使用了一种基于聚类和双种群思想融合的改进遗传算法对复杂网络中的社区进行挖掘。本发明使用归一化共用信息相似度标准作为测量种群中个体间的相似度，融合了聚类和双种群思想。首先引入聚类思想，用最小生成树聚类方法对种群进行划分归类，然后引入双种群思想，对聚类确定主类和副类。其中主类维持种群的进化方向，向目标函数的最优解接近；副类则主要为主类适时地提供多样性，使主类在陷入局部最优时可以跳出来，搜索其他的解空间，实现复杂网络社区挖掘的新方法。
一种基于改进遗传算法复杂网络社区挖掘方法

[发明专利]一种结合聚类和双key值的高维向量检索方法-CN201310365592.2有效
发明人：吕锐;杨丽芳;曹学会;黄祥林;成鹏;龚昊;史欣萍 -专利权人：新华通讯社;中国传媒大学
申请日： 2013-08-21 - 公布日： 2014-01-08 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明是一种结合聚类和双key值的高维向量检索方法。在本发明中，提出了一种结合聚类的双key值索引结构CDKB-tree，它首先采用聚类算法对高维向量集进行簇划分，然后为各簇数据构建双key值扩展B+-tree，形成CDKB-tree。进行检索时，只需对与查询范围相交的簇数据进行搜索，通过聚类实现第一次过滤，并通过主key和辅key(双key值)，实现两次key值过滤，只需对主key和辅key均在搜索范围内的那些高维向量与查询向量间进行相似度匹配计算本发明提出的索引结构通过聚类及简单的双key值大小比较，大大地减少了相似度匹配的运算量，极大地加快了检索速度。
一种结合 key 向量检索方法

[发明专利]基于SAR-KAZE特征提取的SAR图像分割方法-CN201810032466.8有效
发明人：侯彪;焦李成;刘胜男;马晶晶;马文萍;王爽;白静 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-01-12 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：其分割过程为：1)输入一副原始待分割SAR图像并对其进行双精度转换；2)对双精度矩阵进行镜像扩展和分块，得到双精度矩阵的图像块；4)对图像块进行SAR图像的KAZE特征提取，得到双精度矩阵的SAR‑KAZE特征矩阵X；5)采用改进的稀疏子空间聚类对SAR‑KAZE特征矩阵X进行聚类，得到双精度矩阵的聚类结果。本发明提取的SAR‑KAZE特征保留了更多的图像边缘和细节信息，提高了分割精度，采用改进的稀疏子空间聚类对图像聚类，降低了分割复杂度，可用于雷达成像中地物目标的分类。
精度矩阵特征提取聚类分割特征矩阵图像块子空间稀疏地物目标精度转换镜像扩展聚类结果雷达成像特征保留图像边缘图像聚类细节信息复杂度分块可用改进分类

[发明专利]一种基于双谱特征的电磁目标智能化聚类方法-CN202010447985.8有效
发明人：马巍;王杰;李晓;李锐洋;旷生玉;徐晶 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十九研究所
申请日： 2020-05-25 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及电磁目标智能化聚类技术领域，公开了一种基于双谱特征的电磁目标智能化聚类方法，利用接收到的辐射源中频数据进行逐脉冲去直流、降噪、能量归一化的预处理，继而逐个提取预单脉冲数据的双谱(三阶累积量)特征，通过计算各单脉冲双谱序列的欧氏距离，利用Kmeans方法进行聚类计算，完成对目标的智能化聚类。本发明利用脉冲信号双谱特征不易受高斯白噪声污染特性，以及参数相似的不同辐射源仍然存在的双谱特征差异，直接从采集的中频数据出发，无需提取目标的脉内及脉间参数，同时对辐射源参数相似性不敏感，可提高复杂环境下对参数相似辐射源的信号聚类能力
一种基于特征电磁目标智能化方法

[发明专利]基于加权图的双聚类方法、装置及存储介质-CN202210993806.X在审
发明人：朱晓姝;邱杰;丁小军;谢妙 -专利权人：玉林师范学院
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F18/2323 文献下载
摘要：本发明涉及基于加权图的双聚类方法，本发明采用加入加权图的方法到双聚类中去，加权图把数据中的零值看成结点之间的边，非零数据看作结点，在稀疏数据矩阵中的零值则会被加权图作为边集去考虑，初始权重取该边所包含的零点个数比上最多零点的边的零点数；然后，采用加入惩罚因子的方式，对数据进行筛选，用惩罚因子与双聚类中的单值均方残基相乘得到惩罚系数，不相关项则和惩罚系数求平方和，使得距离聚簇更远而被抛弃，相关项则和惩罚系数作平方差，使得距离聚簇更加近，使得同一聚簇的数据更加紧靠，更难被聚类方法舍弃，而不同聚簇的数据则远离了，本发明能够克服稀疏矩阵在双聚类算法中不可用的问题并提高聚类准确性。
基于加权双聚类方法装置存储介质

[发明专利]一种基于多特征影响因子的双馈风电场等值建模方法-CN202210766822.5在审
发明人：吴璐阳;张慧瑜;陆颖铨;汪寅乔;苏清梅;曾志杰;许双婷;弋子渊;黄霆;张健;杜培;郭威;李凌斐;鲍国俊;李可文;孙黎霞;韩烨婷;高丙团 -专利权人：国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司
申请日： 2022-07-01 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多特征影响因子的双馈风电场等值建模方法，包括以下步骤：S1、建立双馈风机电压电流控制模型；S2、确定影响双馈风机电压电流输出的关键因素，即特征影响因子，形成数据集；S3、基于获得的数据集，利用最大最小距离法对双馈风电场群进行初次聚类；S4、利用初次聚类中心和各台风机的曲线相似度进行二次聚类，二次聚类后进行双馈风电场等值运算。
一种基于特征影响因子双馈风电场等值建模方法

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