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[发明专利]一种基于向量聚类的网格的法向量的滤波方法和装置-CN202310199954.9在审
发明人：李韬;夏宇翔;彭加新 -专利权人：长沙眸瑞网络科技有限公司
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T5/20 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于向量聚类的网格的法向量的滤波方法和装置，其中，该方法包括：计算三角网格中每个顶点的相邻三角面的法向量；利用预设的聚类算法对所述法向量进行聚类；计算聚类后的每个聚类的法向量的差值；当所述法向量的差值小于预设值时，计算每个聚类的法向量的平均值；将所述平均值作为聚类结果进行输出。通过本申请，解决了现有技术中计算每个顶点的法向量，双边滤波需要对每个点进行扫描，导致的计算量大的问题。
一种基于向量网格滤波方法装置

[发明专利]一种基于二次聚类的用电行为模式分类方法-CN201911361607.1在审
发明人：张凯;冯剑;孙胜博;董增波;刘建华;史善哲;李冰;白新雷;陈宋宋;李德智;陈珂;宫飞翔 -专利权人：国网河北省电力有限公司;国网河北省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;中国电力科学研究院有限公司
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于二次聚类的用电行为模式分类方法，主要包括三部分。首先，采用横向处理、纵向处理和温度处理三个方法将大量负荷数据中非正常数进行识别与处理；通过移动平均数法对数据进行处理，减少噪音；采用极差归一化处理和加权处理解决量纲差别大等问题。其次，将最优聚类法的聚类树和聚类中心提供给模糊C聚类法进行聚类并进行有效性分析并确定类别数；最后，聚类分析主要包括：由所得到的聚类数，重复进行聚类并还原数据输出聚类结果。该方法用于解决样本数量较大，特征向量维数较多用电行为模式分类问题，既可避免模糊C均值聚类法对初始参数的敏感性，又能取得分类准确客观的聚类效果。
一种基于二次用电行为模式分类方法

[发明专利]一种工商业用户的中断响应特性挖掘方法-CN201811523762.4有效
发明人：徐青山;吕亚娟 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-12-13 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种工商业用户的中断响应特性挖掘方法，该方法以工商业用户日负荷曲线为特征向量，进行两组聚类操作，第一组聚类操作采用ward聚类法与FCM聚类法相结合的二次聚类法对工商业用户的所有日负荷曲线进行聚类，分离出工商业用户的的常规日负荷曲线与中断响应后的日负荷曲线；第二组聚类操作针对第一组聚类操作获得的中断响应后的日负荷曲线，先利用聚类有效性函数确定聚类数目，接着采用二次聚类法聚类；在两组聚类操作完成后，通过对聚类结果进行计算分析，确定出用户的最大中断响应速率和最大中断响应容量。
一种工商业用户中断响应特性挖掘方法

[发明专利]基于密度聚类法和形态学聚类法的驾驶员注视点聚类方法-CN201410166391.4有效
发明人：李世武;徐艺;王琳虹;杨志发;孙文财;张景海;周茹波;郭梦竹;杨良坤;于晓东 -专利权人：吉林大学
申请日： 2014-04-23 - 公布日： 2017-01-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：基于密度聚类法和形态学聚类法的驾驶员注视点聚类方法，属于典型密度聚类方法和数学形态学聚类方法的聚类方法领域。包括：提出密度方法与数学形态学方法相结合的自适应DBSCAN‑MMC方法；将方法用于驾驶员注视点聚类；首先使用注视点结构参数设置Eps的取值；通过DBSCAN得到MMC聚类的初始点集并确定聚类数目；使用自适应的MMC聚类减少DBSCAN聚类产生的离群点，并最终完成面向驾驶员注视区域的聚类。本发明充分利用了DBSCAN和MMC的不规则形状聚类优势并较好地弥补了两种聚类方法的缺陷，在进行驾驶员注视区域划分时聚类效果优于常规DBSCAN聚类方法和MMC聚类方法，提高了驾驶员注视点聚类质量。
基于密度聚类法形态学驾驶员注视点聚类方法

[发明专利]基于K-means和支持向量回归的电力用户分类方法、装置及系统-CN202210286512.3在审
发明人：姚栋方;阎帅;吴瀛;肖达理;罗磊;杨俊;武珏;胡宇林;谭炳源;陈崇明;周宇;郑宽昀;武文广;黄福兴;丁宏;周广山;李坤;朱康;曾玉 -专利权人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司;南瑞集团有限公司;中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于K‑means和支持向量回归的电力用户分类方法、装置及系统，所述方法包括获取历史负荷数据；选用K‑means方法对所述历史负荷数据进行聚类，其中，聚类类别数通过轮廓系数法确定，聚类中心通过层次聚类法确定；利用聚类结果训练获得支持向量回归模型；将获得的实时负荷数据输入至所述支持向量回归模型，获得电力用户分类。本发明能够有效提高K‑means的聚类效果，减少聚类所用的时间和复杂度。
基于 means 支持向量回归电力用户分类方法装置系统

[发明专利]一种基于聚类的点云分割方法及系统-CN201610269680.6有效
发明人：姚剑;鲁小虎;涂金戈;项彬彬;李礼 -专利权人：深圳积木易搭科技技术有限公司
申请日： 2016-04-27 - 公布日： 2018-09-21 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明提出一种基于聚类的点云分割方法及系统，包括计算每个点的法向量、平面曲率和相容集，首先对输入的点云构建k‑d tree，然后对每一个点利用周围最邻近的K个点拟合得到该点的法向量和平面曲率；对点云进行聚类，构建链接表和聚类中心表，得到所有聚类的集合；面片处理，包括以构建初始面片，包括对于聚类的集合中的每一个聚类，对应的点云用一个平面近似拟合，得到的MCS拟合平面，法向量和平面曲率、相容集；面片合并，得到最终的点云分割结果本发明在传统的基于区域生长的算法基础之上，直接利用点云的法向量和平面曲率来进行快速分类，不需要增加额外的计算，具有快速分割的优点。
一种基于分割方法系统

[发明专利]一种基于时序数据LSTM特征的K-Shape聚类方法-CN202111598917.2在审
发明人：王正宇;王平平;丁磊;隆云飞;杨鹏飞 -专利权人：科大国创软件股份有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时序数据LSTM特征的K‑Shape聚类方法，属于数据挖掘技术领域，包括以下步骤：S1：收集时间序列数据样本并预处理；S2：建立并训练长短期记忆模型，输出时序动态特征数据；S3：利用手肘法和轮廓法计算出聚类的最佳聚类K值；S4：建立K‑Shape聚类模型并输出结果。本发明使用LSTM模型获取时序数据的动态特征并进行K‑Shape聚类能更好的解决如K‑均值聚类等一般聚类在对复杂时序数据的聚类结果不明确的问题，并且得出时序数据的变化趋势聚类结果；同时利用LSTM在K‑Shape聚类之前提取数据的时序特征额外地增加了聚类结果的准确性，鲁棒性和泛用能力。
一种基于时序数据 lstm 特征 shape 方法

[发明专利]一种灰色聚类分析方法-CN200910052717.X无效
发明人：蔡再生;陈玉梅;丁志用;杨斌;姚建洲 -专利权人：东华大学;江苏民星茧丝绸有限公司
申请日： 2009-06-09 - 公布日： 2009-10-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种灰色聚类分析方法，包括步骤：(1)给出聚类白化数：选取n个聚类对象，得到m个聚类指标，构造一个n×m表；(2)将聚类白化数输入计算机，进入灰色聚类分析评价的算法，包括将聚类白化数进行均值化无量纲化处理；确定每个聚类对象各个聚类指标值所属的灰类；采用估值法或插值法求出各个灰类的白化权函数值；标定聚类权灰数矩阵；构造聚类矩阵；(3)根据步骤(2)的结果进行灰色评价。
一种灰色聚类分析方法

[发明专利]一种基于负荷曲线距离和形状的负荷分类方法-CN201610810618.3在审
发明人：谢晓帆;李斌;陈巍;王磊;蓝师嘉;罗有国 -专利权人：国网江西省电力公司赣州供电分公司;国家电网公司
申请日： 2016-09-08 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种负荷分类的技术领域，具体涉及一种基于负荷曲线距离和形状的负荷分类方法；该方法包括以下步骤对用户负荷数据进行数据预处理，用K‑means聚类法对专变用户进行聚类，分别选不同的K，找出最佳聚类数目时各类的类中心；选取电网每周工作日的平均总负荷曲线为样本，用主成分分析法对样本计算各属性的权重；将K‑means聚类法得到的类中心作为初始类中心；用类均值更新类中心；重复步骤直至类中心不再变化，即可得到负荷分类。本发明从聚类数目的确定、初始类中心的选择、相似性度量以及迭代过程上作改进，形成一种基于负荷曲线距离和形状的负荷分类方法，该方法具有效率高、精准度高等特点。
一种基于负荷曲线距离形状分类方法

[发明专利]一种基于层次聚类法的图像数据压缩方法-CN202110375569.6在审
发明人：李扬曦;缪亚男;王佩 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心
申请日： 2021-04-03 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于层次聚类法的图像数据压缩方法，具体包括：步骤S 1：获取原始图像数据集，并利用预训练模型提取图像特征；步骤S2：利用层次聚类法对所述图像特征进行聚类；步骤S3：选取距离聚类中心最近的簇类作为压缩数据集中的样本
一种基于层次聚类法图像数据压缩方法

[发明专利]一种考虑时序的区域电能质量综合评估方法-CN202211448263.X在审
发明人：廖华年;黄雁;肖荣洋;黄鸿标;吴昊宁;林海锋;阮彩昆 -专利权人：国网福建省电力有限公司龙岩供电公司;国网福建省电力有限公司
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明涉及一种考虑时序的区域电能质量综合评估方法，包括：获取各区域电网的时序电能质量数据；通过k‑mediods聚类方法对所述时序电能质量数据进行聚类，提取聚类中心；通过层次分析法确定所述聚类中心的各电能质量指标的权重，并得到各时刻的电能质量综合数据；通过数据包络分析法，以所述电能质量综合数据的最小值为输入，时序电能质量数据为输出，得到电能质量时序分析数据；通过熵权法确定各聚类中心的综合评分，采用模糊评估完成电能质量等级评估
一种考虑时序区域电能质量综合评估方法

[发明专利]一种基于图像缩放的并行聚类方法-CN201710011989.X有效
发明人：张安;孙海洋;赵仁君 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2017-01-09 - 公布日： 2019-12-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图像缩放的并行聚类方法，涉及模式识别及数据挖掘领域，将二维数据集划分为若干子数据集，每一子数据集由一个从计算节点单独利用图像缩放法进行聚类，之后各个从计算节点将其聚类结果传递给主计算节点进行融合，完成聚类过程，本发明由于采用了将聚类数据集分割并使用多个计算节点同时对子数据集进行局部聚类，之后对局部聚类结果进行融合形成最终结果的方法，可处理比传统聚类方法更大规模的数据集，且本发明为基于密度的聚类，可发现任意形状的簇，聚类时无须指定任何参数，在融合阶段，首先采用边缘检测法对子簇进行简化，使得子簇融合可以高效地进行，消除了模式识别和数据挖掘等领域中聚类数据集规模的瓶颈。
一种基于图像缩放并行方法

[发明专利]一种基于肘形判据的同调机群聚类识别方法-CN201911156977.1有效
发明人：颜云松;康明才;司庆华;杨正;朱传宏;张俊芳;王计林;许高阳 -专利权人：南瑞集团有限公司;南京理工大学
申请日： 2019-11-22 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于肘形判据的同调机群聚类识别方法，通过读取BPA稳定数据，形成发电机转子摇摆角差矩阵；采用最大最小距离法选取个聚类中心；根据基于GSA的肘形判据估计最佳聚类个数；根据最佳聚类个数进行聚类分析本发明采用基于GSA的肘形判据来进行发电机组的同调判别，能够自动估计最佳聚类个数，自动判别结果准确，符合实际，既考虑了个别点偏移较大带来的局部影响，又兼顾振荡能量的全局统计，自适应能力较强，同时采用最大最小距离法选取聚类中心，聚类结果更加稳定。
一种基于判据同调机群识别方法

[发明专利]一种大数据聚类挖掘方法、平台-CN202011169745.2在审
发明人：陈宝;计春雷;李建敦;郝元峰 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2020-10-28 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：一种大数据聚类挖掘方法，包括以下步骤，获得数据集，采用蚁群算法初始化聚类中心，选取初始聚类中心；计算数据到初始聚类中心的距离，将数据按照最大最小距离法进行分类；查看聚类中心是否变化，如果聚类中心变化则更新聚类中心，并再一次执行所述计算数据到聚类中心的距离的步骤。采用所述的大数据聚类挖掘方法进一步搭建智能大数据聚类挖掘平台。
一种数据挖掘方法平台

[发明专利]一种基于层次的卫星通信资源利用率灰色聚类估计方法-CN202010301806.X有效
发明人：何元智 -专利权人：军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
申请日： 2020-04-16 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于层次的卫星通信资源利用率灰色估计方法，它能够解决多系统卫星通信资源利用率估计所涉及的评估指标多维度、分层次、非一致贡献量等问题，首先利用层次分析法构建分层指标体系，再利用白化权函数和初值算子对聚类指标样本进行分类白化，然后计算各聚类指标相对于各灰类的定权聚类系数，并且利用层次分析法计算各聚类指标的综合权重，最后进行多个系统的估计。本发明克服了传统层次分析法的主观性、灰色聚类分析法的权值随意性，有效地提高了评估的合理性和真实有效性。
一种基于层次卫星通信资源利用率灰色估计方法

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