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[发明专利]小区健康状态检测的方法及装置-CN202210395104.1在审
发明人：喻鹏;李文璟;丰雷;周凡钦;王昊宇 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： H04W24/08 文献下载
摘要：本发明提供一种小区健康状态检测的方法及装置，其中该方法包括：获取小区的性能指标，以及在所述小区覆盖范围内的所有终端的性能指标；基于层次凝聚聚类算法，对所述终端进行聚类合并，确定每个聚类所属的目标小区；基于各指标与等级范围的对应规则，确定所述每个聚类所属的目标小区的健康状态。本发明提供的小区健康状态检测的方法，使用层次凝聚聚类算法对终端进行聚类合并，收敛速度快，确定小区健康状态时，综合考虑多个典型指标，提高判断准确度。
小区健康状态检测方法装置

[发明专利]一种基于层次聚类的SOM算法改进方法-CN202210881196.4在审
发明人：杨永全;管佩琪;魏志强 -专利权人：中国海洋大学;青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于层次聚类的SOM算法改进方法，包括：基于层次聚类法，确定SOM算法的初始权重值；基于初始权重值将SOM算法神经元数据进行初始化；基于初始化后的SOM算法神经元数据，通过SOM算法获取对应的聚类方案
一种基于层次 som 算法改进方法

[发明专利]用于能源采集终端的用电行为分析方法-CN202011204647.8在审
发明人：单卡迪;楼建伟;孙雯;庄方军;吴哲慧;马浩然;周念成;王强钢 -专利权人：浙江八达电子仪表有限公司;重庆大学
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于能源采集终端的用电行为分析方法，包括以下步骤：获取不同用户的用电负荷数据时间序列，以用电负荷数据时间序列作为样本，构成样本集；提取各个样本的分位数自协方差，以分位数自协方差作为样本的统计特征量，构成特征集；采用层次聚类算法对特征集中的特征量进行聚类，得到多层次聚类结果；根据分类精细度要求确定分割层次，以从多层次聚类结果中获得相应的分类结果；分类结果中同种类别下的特征量所对应的样本划分为同种用电行为下的样本，从而划分出各种用电行为下的样本。
用于能源采集终端用电行为分析方法

[发明专利]一种CT中盆腔器官自动分割的方法-CN201510534560.X有效
发明人：李登旺;臧鹏霄;柴象飞;张路路;李洪升;尹勇;陈进琥;马长升 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2015-08-27 - 公布日： 2018-03-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种CT中盆腔器官自动分割的方法，包括以下步骤基于训练数据库的模型建立过程建立用于分割过程的形变模型和层次聚类模型，所述形变模型通过主成分分析方法基于训练数据库建立，所述层次聚类模型是将训练数据库中的设定幅前列腺CT中的器官划分为五个区域，且每个区域根据划分后的设定幅前列腺CT均建立基于外形的层次聚类模型；分割过程在局部分割过程中，以形变模型为轮廓的变形指导，根据每个区域的层次聚类集群模型找到该区域的最佳分割轮廓
一种 ct 盆腔器官自动分割方法

[发明专利]基于层次聚类和分层注意力机制的交通速度预测方法-CN202010393385.8在审
发明人：刘端阳;徐鑫博;唐龙峰;范鑫烨;陈雪;沈国江 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-05-11 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：基于层次聚类和分层注意力机制的交通速度预测方法，首先采用层次聚类方法将历史交通速度数据进行划分和聚类；然后，设计基于分层注意力机制的神经网络模型，该模型充分考虑了交通速度数据的时空关联性，有效利用分层注意力机制来捕捉时空特征本发明方法采用了层次聚类方法对历史数据进行了划分和聚类，簇内数据具有较高相似度，更适合于神经网络模型的训练；同时，采用了分层注意力机制来设计神经网络模型，有效地捕捉了交通速度数据的时空特性，更好地提高了预测准确性
基于层次分层注意力机制交通速度预测方法

[发明专利]一种基于多层次聚类的脑部肿瘤图像分割方法-CN202210279239.1在审
发明人：刘卫朋;王鹏;陈海永;陈鹏;朱鹏旭 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明为一种基于多层次聚类的脑部肿瘤图像分割方法，该方法包含以下内容：采集有肿瘤的脑部肿瘤核磁共振图像数据，作为脑部肿瘤原始图像，同时获取该图像的肿瘤区域掩膜；利用多层次聚类分割图像，包括预处理模块、特征提取模块、层次聚类分割模块、肿瘤区域选取模块；所述特征提取模块对滤波后的脑部肿瘤图像进行特征提取，以滤波后的脑部肿瘤图像本身像素值、3×3邻域像素均值、5×5邻域像素均值、灰度共生矩阵的能量、灰度共生矩阵的均值本发明结合了SAP聚类方法和DP聚类优点，在运算速度上超过了AP算法。
一种基于多层次脑部肿瘤图像分割方法

[发明专利]一种面向网络异常数据流的分类检测方法-CN201610370689.6有效
发明人：柳毅;杨融泽;凌捷 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2016-05-27 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提出了一种面向异常数据流层次聚类挖掘算法，这种算法能够很好的适应多源异构环境下的异常流。挖掘算法主要包括两个部分，约束归并和层次聚类。算法将数据流进行嵌套层次聚类的同时进行约束归并，约束归并主要将聚类的数据流进行必连和不连约束并将约束进行闭包操作，防止类别间的过早聚类所产生分析误差。
一种面向网络异常数据流分类检测方法

[发明专利]大规模向量场数据处理方法-CN201310239739.3有效
发明人：汪云海;范超然;王天化;陈宝权 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2013-06-17 - 公布日： 2013-09-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种大规模向量场数据处理方法，包括如下步骤：从外部存储设备中将向量场数据逐一读取至内存；利用流式K-means算法对内存中的向量场数据进行处理并得到若干个聚类中心；构建聚类中心的邻居关系；根据聚类中心的邻居关系对聚类中心进行层次聚类上述大规模向量场数据处理方法，从外部存储设备中将向量场数据逐一读取至内存，避免了将所有的向量场数据一次性全部载入内存，而利用流式K-means算法对内存中的向量场数据进行处理以及根据聚类中心的邻居关系对聚类中心进行层次聚类也极大地降低了聚类的时间复杂度
大规模向量数据处理方法

[发明专利]一种基于层次分析法建立的数据处理方法-CN201410342866.0在审
发明人：胡军;陈咏秋;王波 -专利权人：国家电网公司;江苏省电力公司;江苏电力信息技术有限公司;江苏省电力公司信息通信分公司
申请日： 2014-07-18 - 公布日： 2014-11-12 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于层次分析法建立的数据处理方法，包括以下步骤：首先对数据对象进行聚类；抽取聚类后的数据对象的共性指标；利用层次分析法确定数据指标的权重，并建立数据处理模型。依据层次分析法，利用较少的定量信息建立数据的直观的决策过程，减少决策因素过多导致的对于最终数据处理结果的失真。
一种基于层次分析建立数据处理方法

[发明专利]自动递归分裂聚类-CN202011558159.7在审
发明人：梁辰;刘烨 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供了“自动递归分裂聚类”。本文描述了用于对数据集进行分裂聚类以识别消费者选择模式的技术。所述技术包括访问具有待分析数据集的数据源以及获得将所述数据集聚类于其上的特征列表。通过评估所述数据集内的所述特征列表中的每个特征的条件粘性概率，使用分裂聚类对所述数据集进行层次聚类。选择具有最大粘性概率的特征，并将其用于基于所述特征将所述数据集划分为集群。然后，使用以下相同技术对所述数据集的每个集群和分支进行递归聚类：估计所述其余特征中的每个其余特征的粘性概率；选择具有最高粘性概率的特征；以及基于所述特征将所述其余数据划分为集群。使用所述层次聚类生成巢式logit模型并将其用于识别消费者选择模式。
自动递归分裂

[发明专利]一种基于层次聚类的电力市场交易评价标准测算方法-CN201510103288.X在审
发明人：杨建华;白顺明;樊爱军;肖达强;高春成;刘定宜;陶力;代勇;方印;史述红;王蕾;李守保;王清波;丁鹏;袁明珠;任东明;刘杰;赵显;谭翔;汪涛;袁晓鹏;张雪 -专利权人：国家电网公司;北京科东电力控制系统有限责任公司;华中电网有限公司
申请日： 2015-03-10 - 公布日： 2015-08-05 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种电力市场交易评价标准测算方法，尤其是一种基于层次聚类的电力市场交易评价标准测算方法。步骤如下：1.1选取电力市场交易前预警指标；1.2将上述步骤1.1确定的能够反映市场结构和市场供需的细分指标，电力市场交易无约束平均成交价、Top4指标、申报HHI，申报供需比采用层析聚类确定样本数据聚类数目；1.3根据层析聚类方法决定的样本数据聚类数目，利用K均值方法得到各个类别之间的最终类中心差距以及类中心偏移程度，建立电力市场供需预警模型。本发明采用层次聚类方法，定量分析将指标动态分类为优、中、差三类，使得事物性质相近的归为一类，克服了定性分析的模糊性，具有识别速度快、分类准确率高、分类效率高、操作简单等优点。
一种基于层次电力市场交易评价标准测算方法

[发明专利]一种基于奇异谱分析的线变关系识别方法-CN202110987045.2在审
发明人：李捷;吴一鸣;唐佳誉;杨舟;陈俊;徐植;何涌 -专利权人：广西电网有限责任公司
申请日： 2021-08-26 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于奇异谱分析的线变关系识别方法，包括以下步骤：获取各线路出线侧开关和配电变压器的电能量数据；对所获取的各电能量数据进行预处理；通过奇异谱分析对各电能量数据进行特征抽取得到各类别的特征数据；通过层次聚类算法对各特征数据进行聚类分析得到聚类结果；综合各电能量数据聚类结果，判断出变压器与线路的关系。本发明通过奇异谱分析方法有效提取电能量数据的特征数据，然后通过层次聚类算法各特征数据进行聚类分析得到聚类结果判断出到线路与变压器间的所属类别，实现了线变关系的准确识别。
一种基于奇异谱分析关系识别方法

[发明专利]构建数字战场知识图谱本体的方法、装置及存储介质-CN202211077373.X在审
发明人：黄文勋;鲍首熙;洪万福;黄勇 -专利权人：厦门渊亭信息科技有限公司
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：装置及存储介质，该方法包括：S1，形成选定领域的术语词典；S2，对原始语料进行预处理，得到概念词汇；S3，使用TF‑IWF算法确定核心概念词汇；S4，以核心概念词汇为基础，使用ART网络将相似概念进行聚类，获得聚类组；S5，根据词频大小从聚类组中选择词频最大的词作为该类的本体概念；S6，基于更细的分类阈值，对该聚类组再次进行聚类，得到细类的聚类组，循环S5‑S6，得到聚类概念的层次关系；S7，将本体概念和概念的层次关系序列化为
构建数字战场知识图谱本体方法装置存储介质

[发明专利]一种基于HDBSCAN的物流配送中心选址方法及系统-CN202210393042.0在审
发明人：江宝得;张悦;周林;陶留锋 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06Q10/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于HDBSCAN的物流配送中心选址方法及系统，所述方法包括以下步骤：1)通过使用簇分裂和簇合并算法来调节HDBSCAN的子簇控制能力，使得同一层次的配送中心配送量均衡，并利用重心法为各个配送范围确定配送中心；2)通过迭代使用此方法实现多层次配送中心的均衡选址布局。本发明利用HDBSCAN算法具有聚类稳定性，且可以处理局部密度不同的数据特点，将其应用于物流配送中心选址中。并针对HDBSCAN算法缺少均衡子簇大小的能力，以及聚类过程中生成的层次聚类树无法直接与子簇中心层次相对应的问题，提出了相应改进方法，最终建立了顾及层次性和各层级配送中心配送量均衡的物流配送中心选址方案
一种基于 hdbscan 物流配送中心选址方法系统

[发明专利]一种基于层次聚类法的DMA小区产销差率处理优先级的评价方法-CN202310373413.3在审
发明人：高云;周韧;王兴双;周柯;陈春芳 -专利权人：常州通用自来水有限公司
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于层次聚类法的DMA小区产销差率处理优先级的评价方法，步骤包括：统计所有DMA小区某时期产销差率；选出所有产销差率高于10％的DMA小区；选择聚类变量：日均夜间最小流量、日均夜间最小流量/日均流量、日均产销差水量、日均产销差率；数据标准化；确定聚类数目k＝3；采用层次聚类算法进行聚类分析；采用Z评价得分法对每类DMA小区产销差率进行评价，确定产销差率处理的优先级别。
一种基于层次聚类法 dma 小区销差处理优先级评价方法