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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]一种基于头脑风暴优化的移动机器人多路线规划方法-CN202210246092.6在审
发明人：陈强;张建明;马健;郑涛;欧县华;朱骞;陈一阁;吴春 -专利权人：浙江润琛科技有限公司
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：一种基于头脑风暴优化的移动机器人多路线规划方法，针对K‑均值聚类算法采用的是基于的距离模型依据来进行聚类，聚类结果受初始聚类中心影响较大，易陷入局部最优的缺点，本发明使用考虑更新数据的均值和方差的高斯混合模型聚类算法去替代k‑means算法，不再使用基于距离的模型，而是使用基于分布的模型，来提高算法的鲁棒性，降低算法局部最优的概率。
一种基于头脑风暴优化移动机器人路线规划方法

[发明专利]自组织映射的权重粒子群均值聚类方法、装置、设备及存储介质-CN202111128532.X在审
发明人：崔国荣 -专利权人：上海浦东发展银行股份有限公司
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种自组织映射的权重粒子群均值聚类方法、装置、设备及存储介质。通过该方法可以实现对原始样本数据进行聚类，首先使用SOM聚类算法对原始样本数据进行粗聚类可以得到K个粗聚类簇和粗聚类中心，由此可以确定聚类簇数和初始聚类中心，然后再基于确定的粗聚类簇和粗聚类中心对原始样本数据进行细聚类以得到目标聚类中心，由于细聚类的初始聚类簇数和聚类中心是确定的，与传统的聚类算法初始值是随机的情况相比，本申请可以提高聚类的准确性和聚类效果，解决传统聚类算法对初始值敏感的问题，且聚类时无需对样本进行标记，可以适用于所有样本的聚类
组织映射权重粒子均值方法装置设备存储介质

[发明专利]基于双聚类法的电力用户行业维度用电模式辨识分析方法及系统-CN201911142049.X在审
发明人：单华;杨庆胜;徐妍;官国飞;钟巍峰;王健 -专利权人：江苏方天电力技术有限公司
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2020-03-06 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双聚类法的电力用户行业维度用电模式辨识分析方法及系统，电力系统负荷特性分析技术领域。通过计算平均值的方法形成同一行业内各电力用户的典型日负荷数据，采用Ward聚类算法进行第一次负荷聚类，并将Ward聚类算法的结果作为FCM聚类算法的初值进行第二次聚类，得到行业内电力用户的不同用电模式，本发明通过Ward聚类方法产生合理初值，并代入FCM聚类算法对用户用电模式进行分析，解决了传统聚类方法由于初值敏感性而聚类效果不佳的问题。
基于双聚类法电力用户行业维度用电模式辨识分析方法系统

[发明专利]日志分析方法、系统、设备及存储介质-CN202111121626.4在审
发明人：钟良志;游丽娜 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种日志分析方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括步骤：获取多条带有少量预设标签的历史日志数据，并提取每条日志数据的特征向量，形成与每一条日志数据对应的向量参数；基于向量参数和预设聚类算法，对日志数据进行聚类，得到初始聚类结果；基于模长窗口筛选算法对初始聚类结果进行筛选，获得友好聚类日志；基于友好聚类日志和预设神经网络算法，对日志数据再次提取特征向量，对向量参数进行更新；以及将更新后的向量参数作为预设聚类算法的输入参数，再次对日志数据进行聚类，循环迭代多轮得到目标聚类结果，将目标聚类结果推送至管理平台；本申请利于提高网络防护安全日志的审核分析效率。
日志分析方法系统设备存储介质

[发明专利]一种基于两阶段集成聚类的区域能源负荷用电模式挖掘算法-CN202111055545.9在审
发明人：贾立;徐樾;顾凯明 -专利权人：上海大学
申请日： 2021-09-09 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于两阶段集成聚类的区域能源负荷用电模式挖掘算法，包括以下步骤：Booststarp法对原负荷样本进行重采样，用于降低结果陷入局部最优解的风险；结合变电站负荷构成特性，选用模糊C均值(FCM)算法作为第一阶段聚类模型，实现对重采样样本的初步聚类与数据降维；采用高精度的层次聚类对初步聚类结果进行第二阶段聚类，实现区域能源负荷用电模式的有效划分。与现有技术相比，本发明两阶段集成聚类算法相较于传统单一聚类算法有着更好的聚类性能，并且对区域能源负荷用电模式的精准聚类划分，能够为短期负荷预测提供优质的数据基础。
一种基于阶段集成区域能源负荷用电模式挖掘算法

[发明专利]一种对负荷数据进行处理的优化方法-CN201711225255.8在审
发明人：李朝晖;杨海晶;石光;马瑞;滕卫军;韩伟;王骅;龚人杰;孙亮 -专利权人：国网河南省电力公司电力科学研究院;长沙理工大学;国家电网公司
申请日： 2017-11-29 - 公布日： 2018-04-17 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种对负荷数据进行处理的优化方法，通过计算聚类的有效性指标，在聚类数搜索范围内给出最优的聚类数目k，克服了传统的k‑means算法不能给出最佳聚类数的缺点，当PFS值最大，对应的聚类数k达到最优，则选取k类输出即对历史负荷数据分成k类处理，从而得到最佳负荷历史数据的处理方法；改进的k‑means聚类算法在聚类数搜索范围内，聚类中心稳定且对各聚类结果进行聚类有效性指标的计算，选择对应的PFS指标数值最大的聚类数作为最佳聚类个数，故相比于之前的聚类算法有很大的改进。
一种负荷数据进行处理优化方法

[发明专利]基于改进型核模糊C均值类间极大化聚类算法-CN201510134150.6在审
发明人：狄岚;杨文静 -专利权人：江南大学
申请日： 2015-03-24 - 公布日： 2015-07-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明针对普通的核聚类只考虑类内关系而忽略了类与类之间的关系的问题，提出了在核模糊C均值聚类(KDFCM)算法的基础上，引入了在特征空间中的类间极大惩罚项的方法，给出了一种基于改进型核模糊C均值类间极大化聚类(MKDFCM)算法。该算法通过在特征空间中增大类与类之间的距离，构造了一种新的目标函数，通过调控类间距极大惩罚项使之最大化，从而使算法具有较好的聚类效果。该算法与传统的聚类算法相比，对带有噪声点数据集鲁棒性较高，对不平衡数据和边界模糊数据集聚类效果较佳。
基于改进型模糊均值极大化聚类算法

[发明专利]一种基于ACO-FCM聚类算法的路网分区及其评估方法-CN201910335511.1在审
发明人：林晓辉;曹成涛;黄良 -专利权人：广东交通职业技术学院
申请日： 2019-04-24 - 公布日： 2019-12-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及神经网络技术方法领域，更具体地，涉及一种基于ACO‑FCM聚类算法的路网分区及其评估方法，具体步骤如下：(1)利用基于蚁群觅食行为的ACO算法，确定初始聚类中心；(2)在步骤(1)之后，利用FCM聚类算法进行二次聚类；(3)在步骤(2)之后，最终确定路网子区。本发明提供一种基于ACO‑FCM聚类算法的路网分区方法，弥补FCM算法的不足，并搭建的车联网仿真模型，分别采用FCM、ACO‑FCM等2种聚类算法对路网进行分区，最后对路网分区结果进行基于MFD的定量评价
路网算法分区初始聚类中心神经网络技术网子定量评价仿真模型分区结果聚类算法蚁群觅食车联网聚类评估

[发明专利]一种应用于编程现场大数据的聚类方法及系统-CN202010631987.2在审
发明人：许海涛;周成成;李笑笑;林福宏;周贤伟 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2020-07-03 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于编程现场大数据的聚类方法及系统，该方法包括：基于粒子群优化算法，求解对数据聚类时K均值聚类算法中的K值的最优解；在每次迭代过程中，基于模拟退火算法，以一定概率接受非极值最值的粒子，并继续基于粒子群优化算法对K值的最优解进行迭代求解；当达到预设迭代终止条件后停止迭代，并以当前解作为K值的最优解；基于求解出的K值的最优解，采用K均值聚类算法对目标数据进行聚类。本发明基于粒子群优化算法和模拟退火算法求取K值最优解，有效解决了K均值聚类算法中初始聚类点选取不恰当所导致的陷入局部最优的问题，可提高编程现场大数据的处理准确度和速度。
一种应用于编程现场数据方法系统

[发明专利]基于无线传感器网络的能量约束模糊c-均值聚类方法-CN201910966744.1有效
发明人：胡黄水;姚美琴;韩优佳;韩博 -专利权人：长春工业大学
申请日： 2019-10-12 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： H04W24/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种传感器网络分簇方法，基于解决需要手动预设簇的数量问题的能量约束模糊c‑均值聚类算法，在该算法中主要思想是将传感器节点作为分类对象并将其划分为c个部分，其中每个部分都有一个聚类中心，在聚类过程中引入能量限制项来提高聚类算法对能量的敏感性，最佳聚类数由COS索引确定，该算法可以自动确定最优聚类数，大大降低计算成本，延长网络寿命。
基于无线传感器网络能量约束模糊均值方法

[发明专利]基于FCM融合改进蝙蝠算法的图像分割方法-CN201910911292.7在审
发明人：朱素霞;祖宏亮;孙广路 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2019-09-25 - 公布日： 2020-02-11 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提出一种基于FCM融合改进蝙蝠算法的图像分割方法，该方法属于图像处理技术领域。FCM算法在算法初始化时需要认为设定聚类数、随机初始化聚类中心，致使该算法容易陷入局部最优值。为解决此类问题，本方法利用一种新的改进蝙蝠仿生算法与FCM算法相结方式。用改进的蝙蝠算法得到全局最优解来初始化FCM的聚类中心，解决了FCM算法对初始聚类中心敏感的问题。改进蝙蝠模糊聚类算法耗时少，分割结果准确。
蝙蝠算法聚类中心改进初始聚类中心模糊聚类算法图像处理技术全局最优解算法初始化随机初始化仿生算法分割结果图像分割初始化聚类耗时敏感融合

[发明专利]一种基于普利姆的K均值聚类方法-CN201310343107.1无效
发明人：王堃;徐雳雳;高会;孙雁飞;郭篁;陆恒;张玉华;叶真璋 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2013-08-08 - 公布日： 2013-12-11 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明是一种基于普利姆的K均值聚类方法，针对K均值聚类算法随机选取中心的不足的问题，引入prim最小生成树方法对K均值聚类算法初始中心的选取进行优化，由此设计出一种改进的K均值聚类算法。使用prim最小生成树方法对随机生成的点求其最小生成树，然后从中找出最小生成树权值和最大，且权值相差不大的点集作为初始聚类中心，最后使用K均值聚类算法聚类。仿真结果表明相比传统K均值算法，本发明的方法具有更高的准确率以及更少的数据迭代次数。
一种基于普利姆均值方法

[发明专利]一种基于蚁群算法与C-K算法的日负荷曲线聚类方法-CN202110564350.0有效
发明人：张真源;丁一迪;黄琦;陈浩然;黄宇翔;陈紫晗;王鹏;井实 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-05-24 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于蚁群算法与C‑K算法的日负荷曲线聚类方法，通过安装在用户侧的智能电表采集多个用户在不同采样时刻的有功功率，从而提取出每个用户的日负荷曲线；然后，先基于密度冠层Canopy改进的K‑means聚类算法对日负荷曲线进行一次聚类，再基于蚁群聚类算法的二次聚类，最终提取用户典型日负荷曲线，通过两次聚类的方式可以有效的提高用户日负荷聚类效果。
一种基于算法负荷曲线方法

[发明专利]一种室内指纹定位方法、装置和计算机可读存储介质-CN202111554842.8在审
发明人：张喆;马键 -专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/23213 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种室内指纹定位方法、装置和计算机可读存储介质，所述方法包括：基于聚类算法确定指纹库的初始聚类簇数目与初始聚类中心；基于所述初始聚类簇数目与初始聚类中心，采用模糊聚类算法对所述指纹库进行聚类，得到各个第一聚类簇；识别所有所述第一聚类簇中两两聚类簇的交界区域，并将各交界区域内的样本点划分为第二聚类簇，并得到第三聚类簇；所述第三聚类簇为：除去所述第二聚类簇的第一聚类簇；在各个所述第一聚类簇、所述第二聚类簇和所述第三聚类簇内分别基于改进的加权K近邻WKNN算法训练得到各聚类簇对应的定位模型，用于对待定位点的定位。
一种室内指纹定位方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]图片聚类方法及装置-CN202211166772.3在审
发明人：刘俊龙;申晨;沈旭;黄建强 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本说明书实施例提供图片聚类方法及装置，该方法包括确定待聚类图片集合；根据预设近邻算法对所述待聚类图片集合中待聚类图片进行压缩，根据压缩后的待聚类图片确定目标待聚类图片、与其他待聚类图片的图片距离；根据所述图片距离将待聚类图片集合中的待聚类图片进行连通，并根据预设聚类方法对连通后的待聚类图片进行聚类，获得图片聚类结果。该图片聚类方法利用了高召回向量检索或者低召回向量检索下连通图划分基本稳定的特性，使用预设近邻算法对待聚类图片进行独立子图拆解，根据拆解后的独立子图进行图片聚类，大幅减少了内存以及计算资源占用，解决了在大规模聚类场景下，由于图片数量较多，导致图片聚类过程中聚类算法无法运行的问题。
图片方法装置

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