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[发明专利]一种基于精化单元格聚类的电子表格缺陷检测方法-CN201910597185.1有效
发明人：许畅;李达;王慧妍;马晓星 -专利权人：南京大学
申请日： 2019-07-04 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G06F40/174 文献下载
摘要：一种基于精化单元格聚类的电子表格缺陷检测方法，包括如下步骤：一、利用公式单元格生成种子类：提取公式单元格的强特征，根据强特征相似度进行初步的单元格聚类；二、对步骤一之后的剩余单元格进行聚类：提取单元格的弱特征，根据弱特征相似度将剩余单元格添加到合适的种子类中，形成泛化类；三、精化步骤二中生成的泛化类：利用有效性属性对泛化类进行精化处理，形成精化类；四、定位精化类中的有缺陷的单元格：利用离群点检测技术，标记精化类中的离群点为有缺陷的单元格本发明能够弥补电子表格缺陷检测技术的不足，利用两阶段的单元格聚类技术，提高聚类的召回率，并利用有效性属性来提高聚类的精度，从而提升电子表格缺陷检测的效果。
一种基于单元格电子表格缺陷检测方法

[发明专利]一种基于模糊对象语言概念格聚类的个性化商品推荐方法-CN202210226888.5在审
发明人：邹丽;侯铁;庞阔;路易斯·马丁内斯·洛佩斯 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2022-03-08 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊对象语言概念格聚类的个性化商品推荐方法，按照如下步骤进行：用户行为数据数据采集与处理，将收集到的数据初始化成模糊对象语言形式背景；构造模糊对象语言概念及概念格；寻找聚类原因；进行层次聚类；将层次聚类的结果与原因相对应；得到所需要的概念与层次，完成聚类；根据聚类结果采用Top‑N推荐为用户推荐商品。可以寻找到层次聚类局部最优层次的同时优化概念构造问题。
一种基于模糊对象语言概念格聚类个性化商品推荐方法

[发明专利]聚类方法、装置和服务器-CN202111633500.5在审
发明人：吴凡;崔浩亮;宣妍;赵建峰 -专利权人：中国农业银行股份有限公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供一种聚类方法、装置和服务器。该方法包括：服务器可以将目标区域划分为多个网格，目标区域内的数据点和障碍物分布于网格内。服务器可以遍历该目标区域内的全部网格，并逐一计算这些网格的第一网格密度。对于障碍网格服务器可以使用对应的密度计算器计算其第一网格密度。服务器可以使用预设聚类算法，根据该目标区域每一网格的第一网格密度，对这些网格进行聚类。服务器可以聚类得到多个目标簇，每一目标簇中可以包括至少一个网格。每一目标簇中可以包括一个聚类中心。本申请的方法，提高了聚类结果与实际需求的匹配度，提高了聚类效率和计算复杂度。
方法装置服务器

[发明专利]一种基于改进模糊C均值的交通事故影响范围聚类方法-CN202110621438.1有效
发明人：王正礼;郑振杰 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2021-06-03 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于改进模糊C均值的交通事故影响范围聚类方法。该方法包括：基于速度数据计算交通事故的速度改变比，根据速度改变比数据对时空单元格的聚类中心进行初始化，并区分各个时空单元格的拥堵状态；构建基于交通波传播规律的模糊C均值聚类规则；基于模糊C均值聚类规则对初始化后的时空单元格的聚类中心和时空单元格的拥堵状态进行迭代聚类计算
一种基于改进模糊均值交通事故影响范围方法

[发明专利]障碍物的聚类方法、装置、设备、存储介质及程序产品-CN202310370379.4在审
发明人：王甜甜;伍阔梁;钱炜;杨政;何晓飞 -专利权人：杭州飞步科技有限公司
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本申请提供的一种障碍物的聚类方法、装置、设备、存储介质及程序产品。该方法包括：通过确定多个第一网格，然后获取多个第一网格的属性信息，并通过并查集算法，根据属性信息对存在障碍物的第一网格进行聚类处理，得到多个聚类网格，基于多个聚类网格，在地面区域中确定至少一个目标区域，目标区域中存在至少一个障碍物，由于聚类网格的数量小于分割得到的多个网格的数量，那么车辆后续处理的计算量也减少，所消耗的算力也较小。
障碍物方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]一种基于网格的密度峰值聚类方法及系统-CN201610515319.7在审
发明人：丁世飞;徐晓 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2016-06-30 - 公布日： 2018-01-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出一种基于网格的密度峰值聚类方法及系统，首先，将数据空间划分为等大小的矩形单元格，然后，分别将每个数据点映射到对应的单元格中，再统计每个单元格的数据信息，将每个单元格看作为一个数据点，最后使用密度峰值算法对单元格进行聚类该方法不仅能够有效提高密度峰值算法的运行效率，很好地处理大数据集，发现任意形状的簇，有效处理高维数据，并能很好地处理噪声孤立点，具有很好地聚类效果。
一种基于网格密度峰值方法系统

[发明专利]随钻地质导向实时地层格架智能更新方法与系统-CN202210385686.5有效
发明人：郑文浩;田飞 -专利权人：中国科学院地质与地球物理研究所
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于地质勘探领域，具体涉及了一种随钻地质导向实时地层格架智能更新方法与系统，旨在解决不同的随钻测井和录井仪器测量参数存在差异，对地层格架的位置、倾角识别的精度不足的问题。本发明包括：获取现有井资料并实时采集测井数据和随钻成像图像；构建初始地层格架模型并剔除异常值和降维；基于降维测井数据，通过密度峰值聚类方法（DPC）进行非线性聚类，再通过基于深度信念网络（DBN）的标志层预测模型获得标志层初步预测结果并矫正，获得矫正后的地层格架模型，并调整钻井轨迹。本发明通过对测得数据进行非线性的降维并结合密度峰值聚类的方法，剔除了可能会影响识别精度的聚类簇，从而构建出更精确的地层格架模型，用以辅助钻井。
地质导向实时地层智能更新方法系统

[发明专利]基于层次聚类和Gabor滤波的纺织品瑕疵检测方法-CN201611156224.7有效
发明人：贾靓;颜榴红 -专利权人：常州大学
申请日： 2016-12-15 - 公布日： 2019-05-28 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明提供一种基于层次聚类和Gabor滤波的纺织品瑕疵检测方法，通过结合层次聚类算法和Gabor滤波器组，分析基于照明光源下平坦纺织品表面的数字图像像素灰度信息，自动定位纺织品表面瑕疵，主要步骤包括类格图案分割本发明特别适用于自动识别在稳定照明光源下采集的纺织品平坦表面的数字图像中的纺织品表面瑕疵，是一种基于层次聚类算法的从纺织品图像中自动分割类格图案，并基于Gabor滤波器组对类格图案进行特征提取与瑕疵识别的方法
纺织品表面瑕疵纺织品层次聚类算法层次聚类特征提取瑕疵检测数字图像像素图案纺织品图像灰度信息平坦表面数字图像特征比较图案分割稳定照明照明光源自动定位自动分割自动识别组对光源平坦采集分析

[发明专利]一种基于虚拟密度和竞争算法的网格聚类方法-CN202211467296.9在审
发明人：张海波 -专利权人：浙江水利水电学院
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06F18/2321 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于虚拟密度和竞争算法的网格聚类方法，包括如下步骤：步骤1、根据数据空间分布和需求确定单元格虚拟密度邻域，虚拟密度邻域中，当前单元格一侧的单元格行或列数记为Ev；步骤2、计算数据空间各维的坐标区间，基于坐标区间和Ev划分网格；步骤3、统计落在每个网格中数据点的数量，得到单元格密度；步骤4、计算每个单元格的虚拟密度；步骤5、确定聚类阈值；步骤6、高密度网格群形成簇；步骤7、去除含有成员极少的簇；步骤8、采用竞争算法将没有划归到现有簇中的单元格按照竞争规则分配到合适的簇中，完成聚类。本发明可以对不同数据集有较好的适应能力，避免了网格聚类大量遗漏元素的情况，具有高效率且保证了效果。
一种基于虚拟密度竞争算法网格方法

[发明专利]基于拉格朗日对偶的半正定谱聚类方法-CN201210445602.9有效
发明人：严严;沈华森;王菡子 -专利权人：厦门大学
申请日： 2012-11-08 - 公布日： 2013-03-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：基于拉格朗日对偶的半正定谱聚类方法，涉及一种谱聚类方法。A.对给定样本数据集采用主成分分析进行降维；B.基于全向连接图的方法构造样本数据集的相似度矩阵，并采用基于高斯核函数和多项式核函数的加权和方法来计算样本数据对之间的相似度；C.基于拉格朗日对偶性质对相似度矩阵进行半正定归一化求解；D.对归一化矩阵进行奇异值分解，得到前k个最大特征值对应的特征向量组成的矩阵；E.利用传统的k均值聚类或者其他聚类方法对特征向量矩阵进行聚类分析得到最终的聚类结果。可对各类数据进行有效地聚类，通过对算法分析可知，相对于常规的半正定谱聚类求解算法，不仅可提高谱聚类的精度，而且可极大降低谱聚类所需的时间。
基于拉格朗日对偶正定谱聚类方法

[发明专利]用于格纹织物数据的压缩存储、传输方法及系统-CN202211235883.5有效
发明人：黄顺德 -专利权人：南通安昇纺织品有限公司
申请日： 2022-10-10 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种用于格纹织物数据的压缩存储、传输方法及系统，该方法包括：获取格纹织物灰度图像，根据图像的灰度直方图中极大值极小值的数量确定簇类个数的取值范围，根据不同的簇类个数获得对应的聚类分割图像；对不同簇类个数对应的聚类分割图像进行预处理获得各类别对应的类别图像，根据类别图像上行像素点的灰度值曲线拟合得到行和曲线；根据行和曲线上相邻点的导数方向的差异计算类别图像的周期程度；根据聚类分割图像对应的所有类别图像的周期程度得到该图像对应的簇类个数的优选程度；获取优选程度最大值对应的聚类分割图像，对该聚类分割图像进行压缩存储并传输。本发明实现了自适应簇类个数的选取。
用于织物数据压缩存储传输方法系统

[发明专利]一种基于同名团簇识别的雷电地闪轨迹提取方法及装置-CN202310939115.6在审
发明人：陈语哲;邓冶强;方超颖;杨仟慧;王羽;蓝磊;文习山;许军;黄友聪;程韵初;陈少康;张莹 -专利权人：国网福建省电力有限公司电力科学研究院;武汉大学
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/23211 文献下载
摘要：本发明涉及雷电监测技术，具体涉及一种基于同名团簇识别的雷电地闪轨迹提取方法及装置，该方法将一次完整的雷暴过程，以连续的短时时间窗格划分，对每个时间窗格内的地闪点分别进行聚类，将单个时间窗格内的聚类团簇视为同时发生，由连续的几个时间窗格内各选1个团簇质心组成雷电地闪运动轨迹，被选出的这些团簇即为同名团簇。通过聚类手段获得一定时间段内的雷暴团簇分布，依据同名团簇的惯性原理，提出几条判据，识别地闪轨迹。
一种基于同名识别雷电轨迹提取方法装置

[发明专利]数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310898065.1在审
发明人：赵鹏;刘永威;刘思喆 -专利权人：北京阿帕科蓝科技有限公司
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：该方法包括：获取城市服务区域的区域数据；区域数据中包含城市服务区域的城市指标、城市服务区域中的第一网格以及第一网格的网格指标；根据城市指标与网格指标，在第一网格中确定满足预设筛选条件的第二网格；通过密度聚类算法对第二网格进行聚类处理，得到候选低效区域；基于距离聚类算法对候选低效区域中不满足区域筛选条件的候选低效区域进行分割处理，得到分割后满足区域筛选条件的候选低效区域；基于各满足区域筛选条件的候选低效区域包含的第二网格，确定目标低效区域
数据处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]参数型硬件木马检测方法及检测系统-CN201410431718.6有效
发明人：王力纬;侯波;何春华;恩云飞;谢少锋 -专利权人：工业和信息化部电子第五研究所
申请日： 2014-08-28 - 公布日： 2017-01-04 - 主分类号： G01R31/28 文献下载
摘要：参数型硬件木马检测方法，其方法包括步骤：获取待检芯片各层的芯片图像和原始设计版图，分别对芯片图像以及原始设计版图进行网格划分，并保存划分后芯片图像的第一网格的第一位置信息、原始设计版图的第二网格的第二位置信息；根据第一位置信息、第二位置信息确定第一网格与第二网格的位置对应关系，分别将各第一网格与相应的第二网格进行相似性比较得到各第一网格的特征参数；根据特征参数对各第一网格进行聚类划分得到两个网格聚类，分别根据特征参数为两个网格聚类中的第一网格分配类别标识；通过第一位置信息确定的类别标识表示有木马的相邻第一网格的数量判定待检芯片中是否含有参数型硬件木马，可以降低系统开销，且可以提高检测的准确性。
参数硬件木马检测方法系统

[发明专利]一种商品陈列柜格计算方法、装置、储存介质及设备-CN202211489092.5在审
发明人：龙涛;杨恒;李轩;邓靖波 -专利权人：深圳爱莫科技有限公司
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明公开了一种商品陈列柜格计算方法、装置、储存介质及设备，涉及深度学习技术领域，解决了现有部分冰柜空间布局不够合理，需要对其进行优化的技术问题。该方法包括S100：获取冰柜图像，通过预测模型对所述冰柜图像进行柜格检测，获得每个冰柜柜格的四边形框；S200：根据所述每个冰柜柜格的四边形框，对每个所述四边形框进行降维，得到降维结果；S300：将所述降维结果进行聚类，根据聚类结果计算冰柜的最大柜格数量。本发明用于计算冰柜图像中的冰柜的最大柜格数量，通过该最大柜格数量对其冰柜进行更合理的空间布局。
一种商品陈列柜计算方法装置储存介质设备

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