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    CLUSTERING METHOD, CLUSTERING APPARATUS, AND NON-TRANSITORY COMPUTER-READABLE STORAGE MEDIUM
    1.
    发明申请
    CLUSTERING METHOD, CLUSTERING APPARATUS, AND NON-TRANSITORY COMPUTER-READABLE STORAGE MEDIUM 审中-公开

    公开(公告)号：WO2023273081A1

    公开(公告)日：2023-01-05

    申请号：PCT/CN2021/128674

    申请日：2021-11-04

    Applicant: ZHEJIANG DAHUA TECHNOLOGY CO., LTD.

    Inventor： ZHUANG, Ruige

    IPC: G06K9/62 ,  G06F18/22 ,  G06F18/2321 ,  G06F18/23213

    Abstract: A clustering method, clustering apparatus and computer-readable storage medium are provided. The method includes: acquiring a number of first image files including multiple to-be-clustered images, each image has an attribute combination; calculating similarities among the images in each of the first image files as intra-class similarities, and constructing an intra-class similarity distribution based on the intra-class similarities; calculating similarities among the images with a same attribute combination in all the first image files as inter-class similarities, and constructing an inter-class similarity distribution based on the inter-class similarities; merging the images corresponding to the attribute combination satisfying a preset merging condition based on the intra-class similarity distribution and the inter-class similarity distribution, to obtain at least one second image file; clustering all the second image files to obtain a clustering result. Thus, the accuracy of image clustering is improved.

    地址脱敏方法、装置、电子设备及存储介质
    2.
    发明申请
    地址脱敏方法、装置、电子设备及存储介质 审中-公开

    公开(公告)号：WO2022267177A1

    公开(公告)日：2022-12-29

    申请号：PCT/CN2021/109395

    申请日：2021-07-29

    Applicant: 深圳壹账通智能科技有限公司

    Inventor： 许超俊

    IPC: G06F16/29 ,  G06K9/62 ,  G06F18/23213

    Abstract: 本申请涉及大数据技术领域，提供一种地址脱敏方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待脱敏结构化地址信息及多个预设的地图；确定出待脱敏结构化地址信息的多个第一经纬度；根据多个第一经纬度计算出待脱敏结构化地址信息对应的第二经纬度；采用全同态加密算法，对第二经纬度进行仿真脱敏，得到第三经纬度；当第三经纬度满足预设的脱敏条件时，对第三经纬度进行反解析，得到脱敏结构化地址信息。本申请采用全同态加密算法，对所述第二经纬度进行仿真脱敏，确保经纬度的地址属性不会改变，提高了脱敏后的地址信息的真实性。此外，本申请还涉及区块链技术领域，待脱敏结构化地址信息存储于区块链节点中。

    基于循环神经网络的城市轨道交通短时客流预测方法
    3.
    发明申请
    基于循环神经网络的城市轨道交通短时客流预测方法 审中-公开

    公开(公告)号：WO2023056696A1

    公开(公告)日：2023-04-13

    申请号：PCT/CN2021/134969

    申请日：2021-12-02

    Applicant: 南威软件股份有限公司

    Inventor： 吴志雄 ,  张惠臻 ,  高正凯

    IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06Q10/04 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/044 ,  G06N3/084 ,  G06Q50/30

    Abstract: 本发明实施例公开一种基于循环神经网络的城市轨道交通短时客流预测方法，包括：获取历史站点客流量数据集，根据站点聚类数目和客流量的最大值及最小值，计算每一个聚类的聚类中心点，然后采用聚类算法对站点客流量数据集进行聚类，实现对站点的聚类；根据输入变量将历史站点客流量数据集与天气数据进行整合得到模型数据集，基于LSTM模型与GRU模型搭建短时客流预测模型，然后训练直至收敛，得到优化的短时客流预测模型及其参数组合。本发明实施例还通过RMSE与MAE的模型评价方法对得到的短时客流预测模型进行评价，从而验证模型预测结果的准确性。本发明方法考虑因素全面，实用性强，可为轨道交通运营管理提供必要的参考数据，大大提高运营管理效率。

    基于矩阵分解和多划分对齐的多视图聚类方法及系统
    4.
    发明申请
    基于矩阵分解和多划分对齐的多视图聚类方法及系统 审中-公开

    公开(公告)号：WO2022267956A1

    公开(公告)日：2022-12-29

    申请号：PCT/CN2022/098951

    申请日：2022-06-15

    Applicant: 浙江师范大学

    Inventor： 朱信忠 ,  徐慧英 ,  李苗苗 ,  涂文轩 ,  张晨 ,  李洪波 ,  殷建平 ,  赵建民

    IPC: G06K9/62 ,  G06F17/16 ,  G06F18/22 ,  G06F18/23213 ,  G06N20/00

    Abstract: 一种基于矩阵分解和多划分对齐的多视图聚类方法及系统。该方法包括：S1.获取聚类任务和目标数据样本；S2.对获取的聚类任务和目标数据样本相对应的多视图数据通过多层矩阵进行分解，得到各个视图的基础划分矩阵；S3.利用列变换将得到的各个视图的基础划分矩阵进行融合对齐，得到一致融合后的划分矩阵；S4.将得到的各个视图的基础划分矩阵以及一致融合后的划分矩阵进行统一，并构建统一后划分矩阵相对应的目标函数；S5.采用交替优化方法优化构建的目标函数，得到优化后的统一划分矩阵；S6.对得到的优化后的统一划分矩阵进行谱聚类，得到最终的聚类结果。

    DETECTION AND REPRESENTATION OF DECISION REGIONS GENERATED BY CLASSIFICATION ALGORITHM
    5.
    发明申请
    DETECTION AND REPRESENTATION OF DECISION REGIONS GENERATED BY CLASSIFICATION ALGORITHM 审中-公开

    公开(公告)号：WO2023057247A1

    公开(公告)日：2023-04-13

    申请号：PCT/EP2022/076645

    申请日：2022-09-26

    Applicant: SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT

    Inventor： HANGAUER, Andreas ,  LEBACHER, Michael

    IPC: G06F18/214 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/2433

    Abstract: The invention discloses an automated method for detecting decision regions of a classification algorithm to improve supervised classification, comprising: - providing measured sensor data as initial data, - classifying the initial data by means of the classification algorithm, - randomly generating further data around the initial data based on a probability distribution, - classifying the further data by means of the classification algorithm, - detecting decision regions by means of a data clustering algorithm, whereby each decision region contains initial and further data of only one class. Uses of the disclosed method and a related system are disclosed as well.

    基于局部最大对齐的后期融合多视图聚类方法及系统
    6.
    发明申请
    基于局部最大对齐的后期融合多视图聚类方法及系统 审中-公开

    公开(公告)号：WO2022267955A1

    公开(公告)日：2022-12-29

    申请号：PCT/CN2022/098950

    申请日：2022-06-15

    Applicant: 浙江师范大学

    Inventor： 朱信忠 ,  徐慧英 ,  李苗苗 ,  梁伟轩 ,  李洪波 ,  殷建平 ,  赵建民

    IPC: G06V40/16 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/253 ,  G06N20/00

    Abstract: 一种基于局部最大对齐的后期融合多视图聚类方法及系统。其中涉及的基于局部最大对齐的后期融合多视图聚类方法，包括步骤：S1.获取聚类任务和目标数据样本；S2.初始化各个视图的置换矩阵、各个视图的组合系数、对平均核进行核k均值聚类的平均划分、各个视图的邻居矩阵；S3.计算各个视图的基础划分，建立基于最大对齐的后期融合多视图聚类目标函数；S4.获取带局部信息的基础划分，并结合各个视图的邻居矩阵和步骤S3，建立基于局部最大对齐的后期融合多视图聚类目标函数；S5.采用循环方式求解建立的基于局部最大对齐的后期融合多视图聚类目标函数，得到融合各个基础划分后的最优划分；S6.对最优划分进行k均值聚类，得到聚类结果。

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