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[发明专利]用于用户聚类的方法、电子设备和存储介质-CN202111072920.0有效
发明人：顾茂杰;彭飞;唐文斌 -专利权人：上海任意门科技有限公司
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开的实施例涉及用于用户聚类的方法、电子设备和计算机存储介质，涉及信息处理领域。根据该方法，获取与多个用户相关联的多个用户标识和多项用户属性信息以及指示所述多个用户之间的多种社交行为的行为信息；基于多个用户标识、多项用户属性信息和行为信息，生成有向图；基于有向图，训练图自编码器模型，以生成与多个用户相关联的多个嵌入特征表示；以及基于多个嵌入特征表示，经由聚类模型，生成多个用户的聚类结果。由此，能够基于用户间社交行为生成有向图来训练图自编码器模型，更准确地生成用户嵌入特征表示从而更好地聚类。
用于用户方法电子设备存储介质

[发明专利]一种基于PAM聚类算法的无线传感器网络入侵监测方法-CN201410239179.6在审
发明人：王砚文;吴晓鸰;陈海南;王诗伟;曾德文;李建军 -专利权人：广州中国科学院先进技术研究所
申请日： 2014-05-30 - 公布日： 2014-08-27 - 主分类号： H04W12/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PAM聚类算法的无线传感器网络入侵监测方法，包括以下步骤：A、将收集到的RSSI和LQI数据利用二维坐标系描述成联合数据；B、用PAM聚类算法对上述联合数据进行聚类分析；C、产生聚类的轮廓图并计算平均轮廓值本发明利用PAM聚类算法，将接收到的RSSI和LQI数据作为联合数据并进行多次聚类分析处理，并比较每次聚类产生的轮廓图，选取最优的PAM聚类结果，进而实时判断有无恶意节点的入侵，降低了布置成本和计算开销本发明作为一种基于PAM聚类算法的无线传感器网络入侵监测方法可广泛应用于信息安全领域。
一种基于 pam 算法无线传感器网络入侵监测方法

[发明专利]一种基于改进谱聚类算法的交通区域划分方法-CN202010410157.7在审
发明人：王鹏;杨迪;蔡怡然;李松江;李岩芳 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于改进谱聚类算法的交通区域划分方法，涉及智能交通技术领域，本发明是基于图论的聚类算法，其原理是将原本的聚类问题转化为拓扑图的划分问题，利用节点之间相似度设计相似矩阵，计算出该矩阵的前n特征向量,从而将不同数据点进行分类，以标准化拉氏矩阵为基础，然后求出矩阵的特征值和特征向量，最后通过遗传算法计算聚类结果；本发明的优点是从路网结构信息与聚类中心两个角度对传统谱聚类算法进行改进，通过马尔可夫链对相似图重构，考虑更多的复杂路网信息，然后结合遗传算法，提高全局的寻优能力，既有效保证了路网子区内部的同质性又满足了子区之间的差异性要求，同时又具有较好的聚类效果，能够有效地进行交通区域划分。
一种基于改进谱聚类算法交通区域划分方法

[发明专利]虹膜定位方法及计算机可读存储介质-CN201911396394.6在审
发明人：刘德建;陈春雷;郭玉湖;陈宏 -专利权人：福建天晴数码有限公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2020-05-12 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种虹膜定位方法及计算机可读存储介质，方法包括：获取红外图像，所述红外图像包括人脸或者人眼；对所述红外图像进行人眼检测，得到人眼检测区域；根据预设的聚类数，对所述人眼检测区域进行像素聚类，得到聚类图；分别根据预设的第一半径范围和第二半径范围，对所述聚类图进行霍夫变换，得到第一圆形和第二圆形；根据所述第一圆形和第二圆形，确定环形区域；将所述环形区域中的像素点个数前N多的聚类区域进行合并，得到聚类合并区域，所述N为预设个数；根据所述人眼检测区域和聚类合并区域，得到虹膜区域。
虹膜定位方法计算机可读存储介质

[发明专利]基于集群框融合的目标检测方法-CN202210674635.4在审
发明人：陈飞;李星源;王波;赵文新 -专利权人：福州大学;福建医科大学附属协和医院
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：该方法，首先建立数据集，然后使用特征提取网络对输入的数据集进行特征提取，得到特征图；然后将特征图输入到后续的分类、边界回归网络中，得到网络输出的预测框；在后处理阶段，利用这些预测框聚集的特征，先进行簇划分并过滤部分簇；然后在簇内预测聚类中心个数，并设置初始聚类中心、距离函数，然后在簇内进行聚类，聚类后的聚类中心可以很好地描述这一片区域预测框聚集的情况；最后，将相似度较高的聚类中心进行融合，并删除一些聚类中心，得到最终的预测框
基于集群融合目标检测方法

[发明专利]一种智能结构化高光谱图像聚类方法及装置-CN202210915010.2在审
发明人：彭勃;姚宇轩;雷建军 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能结构化高光谱图像聚类方法及装置，方法包括：构建双重局部图结构和双重图编码器挖掘像素间的高阶结构关联，提取鲁棒的局部光谱‑空间特征；将局部特征学习和全局聚类结构挖掘整合到统一的学习框架中，在双重图编码器后嵌入共享的自表达层，以捕获像素的一致的全局聚类结构；采用双重图解码器重建输入的图结构矩阵，构建全局结构引导的特征优化机制，以利用全局聚类结构优化局部特征分布；以端到端的方式联合优化特征和全局聚类结构的学习，通过结合重建损失、自表达损失和分布损失以获得总体目标函数用于训练网络模型，进而获得高光谱图像聚类结果，基于聚类结果对不同地表物体进行归类识别。
一种智能结构光谱图像方法装置

[发明专利]基于簇置信度的深度聚类集成方法、装置、设备和介质-CN202310068211.8在审
发明人：钱悦;曾令斌;程勇;黄友;方宏;吴添君;姚世新;张亮;周勇;邱志楠;郭欣;方雪垠;沈高;汪浩;杨扬;易恒柱;曹远 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-01-12 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本申请涉及基于簇置信度的深度聚类集成方法、装置、设备和介质，方法通过将原始数据进行预处理和清洗生成输入样本集后，利用其对变分自编码网络进行预训练并计算初始低维嵌入的簇置信度；基于学生t分布和KL散度损失对变分自编码网络进行聚类损失训练计算产生的最终低维嵌入的簇置信度；根据初始低维嵌入和最终低维嵌入的簇置信度计算变分自编码网络的最终低维嵌入的簇置信度得分并排序；在各基聚类中选取簇置信度得分高的前设定数量个最终低维嵌入对应的目标基聚类，采用局部加权策略计算各目标基聚类中簇可靠性，构建局部加权二部图并采用Tcut图切算法进行分割，得到最终的集成聚类结果。鲁棒性和聚类表现更好。
基于置信深度集成方法装置设备介质

[发明专利]能源系统出力数据预测方法、装置和计算机设备-CN202211432563.9有效
发明人：李鹏;黄文琦;侯佳萱;戴珍;曹尚;张焕明;习伟;陈亦平;方必武 -专利权人：南方电网数字电网研究院有限公司
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：所述方法包括：获取能源系统中每一场站所对应历史出力数据的多个聚类结果，得到按照聚类结果与历史出力数据之间对应关系构建的出力数据预测模型；基于每一聚类结果的历史气象数据，确定按照聚类结果与历史气象数据之间对应关系构建的聚类结果识别模型；基于每一场站在预测日的气象数据、聚类结果识别模型，获得每一场站在预测日的目标聚类结果，再基于出力数据预测模型，获得每一场站在预测日的出力数据预测结果；基于出力数据预测结果构建图数据示意图，对图数据示意图进行集成学习
能源系统出力数据预测方法装置计算机设备

[发明专利]基于对比学习及图嵌入优化的文本聚类方法及系统-CN202310837734.4在审
发明人：周劲;尉钰婕;周广;韩晓琳;韩士元;陈月辉;杜韬;杨程;刘博文 -专利权人：济南大学
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明属于自然语言处理领域，提供了基于对比学习及图嵌入优化的文本聚类方法及系统，其技术方案为：采用对比学习并结合图嵌入方法，既考虑了数据的全局结构，又结合了特征的局部图结构。图嵌入充分利用原始高维样本空间的近邻先验信息，对低维表示空间的嵌入施加约束，以保证原始样本的连接强度在隐层特征中得到反映。利用样本和最近的邻居之间的相关性来弥补只依靠全局结构所造成的聚类中心偏差，达到提高聚类精度的目的，从而从高数据量、高稀疏的文本数据集中得到准确的聚类结果。
基于对比学习嵌入优化文本方法系统

[发明专利]一种天波雷达多路径量测聚类方法-CN202111011402.8在审
发明人：兰华;白向龙;王增福;潘泉 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明涉及一种天波雷达多路径量测聚类方法，首先，将相似性传播聚类模型扩展到多路径聚类，并构建多路径聚类约束。然后，构建聚类变量联合概率密度函数及其对应的因子图。仿真结果表明，多路径相似性传播聚类算法较多假设聚类算法相比，在检测正确率、漏检率、均方根误差、OSPA和运行时间性能指标相当情况下可以大大降低运算时间。本发明相比于现有的天波雷达多路径量测聚类算法，在检测正确率、漏检率、均方根误差、OSPA和运行时间性能指标相当情况下可以大大降低运算时间。
一种天波雷达路径量测聚类方法

[发明专利]一种蜂胶液质量检测数据处理方法及系统-CN202310920001.7有效
发明人：张阳;鲁会林;李晓宁 -专利权人：北京存元堂健康产业集团有限公司
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G16C20/20 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，提供了一种蜂胶液质量检测数据处理方法及系统，包括：获取待检测蜂胶液的光谱数据，对光谱数据进行预处理，采用模糊C均值算法对采集的光谱数据进行聚类处理，根据蜂胶液不同成分在光谱数据中反应的特征不同，计算聚类过程中每次迭代聚类簇的聚类误差偏度，得到每次迭代后聚类簇内新的模糊度的值，完成对蜂胶液光谱数据的聚类；根据聚类结果得到聚类簇的光谱图，进而计算待检测蜂胶液的质量参考指标，根据质量参考指标与预设阈值的比较结果判断待检测蜂胶液的质量这样，可以提高对蜂胶液光谱数据的聚类效果，提高对蜂胶液成分相对含量分析的准确性，进而对蜂胶液的质量检测的精度更高。
一种蜂胶质量检测数据处理方法系统

[发明专利]用于生成信息的方法和装置-CN201910667426.5在审
发明人：张爱喜;刘巍;陈宇 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取至少两个物品中每个物品的多模态的物品信息，其中，多模态中的各个模态以不同的呈现方式对物品进行呈现；针对多模态中的每个模态，利用以该种模态所呈现的物品信息对至少两个物品进行聚类，得到该种模态所对应的物品聚类结果；利用图算法，对多模态所对应的多个物品聚类结果进行融合，得到聚类簇；基于聚类簇，生成聚类信息，以及存储聚类信息。
用于生成信息方法装置

[发明专利]一种基于聚类和中值收敛的音频切割方法和系统-CN202011614821.6在审
发明人：刘培;王颖蕊;陈坚;陈绪水;何魁伟 -专利权人：福州数据技术研究院有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G10L25/27 文献下载
摘要：本发明涉及音视频处理技术领域，特别涉及一种基于聚类和中值收敛的音频切割方法和系统。所述一种基于聚类和中值收敛的音频切割方法，包括步骤：对输入的音频信号进行滤波；计算滤波后的音频信号的语谱图矩阵；通过K_means将所述语谱图矩阵聚成两类，得聚类标签；对所述聚类标签进行收敛修正，输出分割点序列坐标
一种基于中值收敛音频切割方法系统

[发明专利]路面状况监测方法、装置、车辆以及存储介质-CN202211542560.0在审
发明人：李梦林;吕文杰;黄建宇 -专利权人：广东鲲鹏空间信息技术有限公司
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本申请公开了一种路面状况监测方法、装置、车辆以及存储介质，其中，路面状况监测方法包括：基于预设第一地图，获取目标路面的目标路段标识，其中，目标路段标识基于第一地图预先标记得到；根据目标路段标识匹配对应的路面聚类路段，其中，路面聚类路段基于不同车辆在对应路面进行特征提取并聚类得到；根据路面聚类路段，得到目标路面的当前状况。基于不同车辆在对应路面进行特征提取并聚类得到路面矩形框，可以实现在车辆驾驶中，对路面状况进行有效监测，提升车辆驾驶舒适度以及安全性。
路面状况监测方法装置车辆以及存储介质

[发明专利]基于时空信息的行人重识别聚类方法及装置-CN202210187046.3在审
发明人：游浩泉;袁德胜;韩宇露;王海涛;成西峰;崔龙;党毅飞;刘耀文 -专利权人：汇纳科技股份有限公司
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于时空信息的行人重识别聚类方法及装置，行人重识别聚类方法包括：基于待识别的行人图片集，应用神经网络模型进行特征提取，确定每个行人图片的特征表达；基于所述每个行人图片的特征表达，应用欧几里得距离计算进行相似度匹配，以确定第一特征聚类；基于所述第一特征聚类中的特征表达，应用基于密度的时空聚类算法，确定符合所述时空聚类算法的核心点以及核心点之间的连接边；基于所述核心点和所述连接边，应用图注意力网络，更新所述第一特征聚类的特征表达；基于更新后的所述第一特征聚类的特征表达和预设的特征阈值，进行相似度判断，确定第二特征聚类。本发明的基于时空信息的行人重识别聚类方法能够提高匹配准确度。
基于时空信息行人识别方法装置