聚类分析类专利转让_商标转让

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专利名称：基于谱聚类分析的即时学习建模对脱丁烷塔底丁烷浓度进行预测的方法申请号：2017106322106 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：底聚类分析相似专利发布日：2023/10/17
摘要：本发明提供基于谱聚类分析的即时学习建模对脱丁烷塔底丁烷浓度进行预测的方法，为使软测量模型在即时学习时能够进行更有效的相似样本选择，借助聚类分析构建新的相似度测度，提出了基于谱聚类分析的即时学习软测量建模方法。为获得可靠的过程阶段划分，采用了聚类稳定性和鲁棒性都较强的谱聚类，并在基于传统欧式距离相似度测度的基础上，结合聚类分析得出查询样本属于各类的后验概率，定义出一个更合适描述过程复杂特性的相似度测度，从而根据查询样本选择相似样本构建局部模型进行在线质量预报。

专利名称：基于高斯回归算法的K-Means聚类分析车道流量方法申请号：2019100217162 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：计算机软件聚类分析相似专利发布日：2023/09/14
摘要：一种基于高斯回归算法的K‑Means聚类分析车道流量方法，包括以下步骤：1)获取某条交叉路口的过车流量统计数据；2)运用超参数优化的高斯回归算法进行平滑处理，得到回归后的车流函数；3)根据得到的车流函数，拟合画出平滑的流量曲线；4)设置初始最大聚类簇数，用K‑Means聚类的方法遍历各簇数值；5)利用轮廓系数法对聚类结果处理；6)通过阈值计算，合并近似簇后得到一个最佳聚类簇数值；7)以最佳聚类簇数值为新簇值，用K‑Means方法再一次聚类得到最后这一周最佳聚类效果；8)参考聚类结果给出相应的周最佳调度方案。本发明利用聚类算法把类似的流量分布的日期归为同一类，得到更加精确的流量分类结果。

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