-
公开(公告)号:CN115169456A
公开(公告)日:2022-10-11
申请号:CN202210780261.4
申请日:2022-07-04
Applicant: 济南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于数据聚类技术领域,提供了一种基于数据集成聚类的工业燃煤锅炉工况划分方法及系统,获取工业燃煤锅炉的运行状态数据;本发明通过混合代表近邻近似、二部图分割和三阶张量集成三个步骤,对工业燃煤锅炉数据进行集成聚类操作,对锅炉数据实现有效的工况划分;具体的,通过混合代表近邻近似构建稀疏亲和子矩阵,可以解决传统的聚类方法计算时间复杂度太高,不能有效构建燃煤锅炉数据的亲和矩阵的问题,通过对二部图进行划分,减少了特征问题求解时间,以及通过将多基聚类结果集成到一个统一的集成聚类框架中,在保持高效率的同时进一步提高了聚类的准确性和鲁棒性。
-
公开(公告)号:CN113688926A
公开(公告)日:2021-11-23
申请号:CN202111014054.X
申请日:2021-08-31
Applicant: 济南大学
IPC: G06K9/62 , G06F16/958
Abstract: 本发明属于网站行为分类领域,提供了一种网站行为分类方法、系统、存储介质及设备。其中,该方法包括获取网站行为数据集合;其中,集合中每个数据的一个属性为一个维度;对每个数据的邻居进行筛选来确定相应数据的滤波窗口;从网站行为数据集合中随机选出预设数量条数据分别作为类中心数据,计算网站行为数据集合中各个数据属于各个类中心数据的隶属度;基于每个数据的滤波窗口,再利用每个数据的每一维分别作为引导对隶属度滤波,将多维滤波后的隶属度加权求和作为最终滤波后的隶属度;利用最终滤波后的隶属度更新各个的类中心数据,进而更新各类各个维度的属性权重;迭代计算判断更新各个的类中心数据的步骤的终止情况,最后输出网站行为分类结果。
-
公开(公告)号:CN110136455B
公开(公告)日:2021-06-25
申请号:CN201910379345.5
申请日:2019-05-08
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提供了一种交通信号灯配时方法,属于交通设备领域。该方法包括:如果只有一个交叉口,则对该交叉口进行单交叉口信号灯配时;如果两个相邻交叉口之间的距离大于800米,则对每个交叉口分别进行单交叉口信号灯配时;如果两个相邻交叉口之间的距离小于等于800米,则进行两相邻交叉口信号灯配时;如果一个交叉口与四个交叉口相邻,则进行四交叉口信号灯配时。本发明针对各个车道饱和度不等的情况,将实时弹性调度策略运用到了交叉口信号配时中,构建了针对各种交叉口的配时模型,并求得相应的最优解析解,并针对每个相位设计了最优绿灯配时,从而从根本上起到了缓解交通压力的作用。
-
公开(公告)号:CN110929777A
公开(公告)日:2020-03-27
申请号:CN201911131122.3
申请日:2019-11-18
Applicant: 济南大学
Abstract: 一种基于迁移学习的数据核聚类方法,相较于普通的数据聚类技术,本基于迁移学习的数据核聚类方法使用映射的方法将在低维空间中线性不可分的数据映射到高维数据空间中,并使用核函数来代表这种映射,使得数据在高维空间可分。提高了数据聚类的效果并拓宽了可聚类数据的范围,而且使用了迁移学习技术,利用聚类效果优秀的数据的数据结构信息来协助目标域的数据聚类,相应的减少了在目标数据量稀少时会产生的聚类效果不佳的情况。
-
公开(公告)号:CN106127754B
公开(公告)日:2019-03-08
申请号:CN201610450612.X
申请日:2016-06-21
Applicant: 济南大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种基于融合特征和时空连续性判定规则的CME检测方法,该方法结合CME事件连续两帧之间的时空连续性,根据图像的灰度统计特征和纹理特征利用基于ELM的分类器对日冕观测图像进行识别,检测图像中是否存在CME。本发明的有益效果是:本发明建立了多特征融合CME检测模型,避免了根据单一特征检测CME的误差,同时也避免了日冕观测图像中的噪声部分和CME发生区域发生混淆造成的误判,检测准确度高,检测效率高。
-
公开(公告)号:CN116681176B
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202310689450.5
申请日:2023-06-12
Applicant: 济南大学
IPC: G06Q10/04 , G08G1/01 , G08G1/065 , G06Q50/40 , G06F18/23 , G06F18/22 , G06F17/16 , G06F17/10 , G06N3/04 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于聚类和异构图神经网络的交通流预测方法,属于交通流预测领域,所述交通流预测方法包括聚类模块、图转换模块以及时空特征学习模块;聚类模块通过动态时间规整算法与瓦瑟斯坦距离度量各节点在交通模式上的相似性,并使用谱聚类将节点按交通模式划分为不同簇;图转换模块用以自适应地为同簇节点构造元路径图;时空特征学习模块用以根据元路径图捕获节点间的时空相关性。本发明可以移植并应用于多种现有的基于图神经网络的交通流预测模型,在其基础上对交通数据的异质性建模,提高其预测精度。
-
公开(公告)号:CN113688229B
公开(公告)日:2024-04-23
申请号:CN202111016193.6
申请日:2021-08-31
Applicant: 济南大学
IPC: G06F16/335 , G06F16/35 , G06F16/9535 , G06F16/958
Abstract: 本发明属于文本推荐领域,提供了一种文本推荐方法、系统、存储介质和设备。其中,该方法包括获取待推荐文本的关键词;基于所述待推荐文本与已知属性文本的关键词,聚类所有待推荐文本;根据所有待推荐文本的关键词与已知文本属性的关键词之间的距离,依次推荐文本;其中,在聚类所有候选文本的过程中,考虑所有待推荐文本与已知属性文本的关键词之间的亲和度信息,将得到的亲和度与属性的权重相结合来构造基于维度亲和度的属性权重套索正则项,同时利用最大熵正则化,以实现属性权重的优化分布。
-
公开(公告)号:CN113723540B
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202111027470.3
申请日:2021-09-02
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多视图的无人驾驶场景聚类方法及系统,包括以下步骤:获取无人驾驶车辆当前多视图数据,并进行标准化处理;基于迁移学习对每个视图进行聚类分析:(1)根据设定的类别数分别进行聚类分析,得到当前隶属度矩阵;(2)根据该视图与其他视图的当前隶属度矩阵,以及设定的迁移学习因子,对隶属度矩阵进行更新,得到新的聚类中心,并更新视图的权重;根据迁移学习前后的聚类结果,判断是否需要继续进行迁移学习,若是,更新迁移学习因子,对每个视图再次进行聚类分析,若否,聚类结束,得到无人驾驶场景的道路识别结果。本发明通过基于激光雷达数据和图像数据两个视图进行场景中道路的识别,数据的利用更为充分,识别精度高。
-
公开(公告)号:CN113688934A
公开(公告)日:2021-11-23
申请号:CN202111026341.2
申请日:2021-09-02
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习分布式期望最大化金融数据聚类方法,用于细分金融领域分布式P2P网络环境下的客户数据。包括:获取待聚类客户金融数据的业务部门并将各部门数据进行集群分布式存储;各个节点分别进行聚类分析,得到初始聚类结果,并基于各个节点上的初始聚类结果进行统计分析,得到迁移学习的初始模型参数集合;根据设定的目标函数,基于当前模型参数集合计算当前模型目标函数值;在邻居节点之间进行模型参数迁移;对于各个节点上的每个数据点进行类别划分。本发明通过在分布式期望最大化算法中引入迁移学习项,能够显示揭示节点间的协作机制,加速算法收敛,同时,提高聚类精度,精准细分金融客户。
-
公开(公告)号:CN107066585B
公开(公告)日:2019-10-01
申请号:CN201710248537.3
申请日:2017-04-17
Applicant: 济南大学
IPC: G06F16/906
Abstract: 本发明公开了一种概率主题计算与匹配的舆情监测方法及系统;包括:数据采集解析:利用爬虫集群从数据源中采集页面HTML,然后爬虫集群依据规则库对采集到的页面HTML进行解析得到若干条媒体数据;爬虫集群采用异步方式将解析得到的文档存储在全文检索系统,采用同步方法将解析得到的文档进行主题匹配;中文分词:从全文检索系统中读取文档,将每个文档的标题与内容合并,对合并后的内容进行分词,分词后去掉停用词;主题估计:对分词后的内容估计出主题库与历史文档主题集;主题匹配:将数据采集实时推送的文档推断出实际文档主题集,并将实际文档主题集与用户输入的舆情监测关键词进行匹配,得到有序文档集,从而实现舆情监测。
-
-
-
-
-
-
-
-
-