公开(公告)号：CN116541734A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310502078.2

申请日：2023-04-28

Applicant: 济南大学

Inventor： 杜韬 ,  王心耕 ,  周劲 ,  杨晓晖 ,  陈迪 ,  仵匀政

IPC: G06F18/2321 ,  G06F16/2458

Abstract: 本发明属于机器学习领域，提供了一种基于自适应密度峰值聚类的工业数据划分方法及系统，其方案为：基于工业设备用电数据和自适应密度峰值聚类算法进行聚类得到数据划分结果；其中，所述自适应密度峰值聚类算法的构建过程为：引入数据点的共享邻居调整数据点之间的距离度量值，计算数据点的局部域密度；结合数据点的局部域密度，引入密度衰减现象，通过密度衰减现象将数据点自适应地汇聚成微簇；采用两阶段分配策略代替一阶段分配策略，对数据进行划分，第一阶段，将微簇合并形成簇主干，第二阶段，用第一阶段已分配的簇主干指导第二步剩余数据点的分配。

公开(公告)号：CN115221959A

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN202210842724.5

申请日：2022-07-18

Applicant: 济南大学

Inventor： 杜韬 ,  陈迪 ,  周劲 ,  仵匀政 ,  王心耕 ,  杨晓晖 ,  曲守宁

IPC: G06K9/62 ,  G01D21/00

Abstract: 本发明提出了基于数据流聚类的工业设备运行状态划分方法及系统，涉及工业设备运行状态划分领域。包括：获取工业设备用电数据；对用电数据提取特征并对提取的特征进行预处理；为预处理后的数据分配动态权重，并将预处理后的数据合并在微簇结构中，更新微簇结构；利用基于自然邻居的密度峰值聚类方法对微簇结构中的数据进行聚类，根据聚类结果匹配工业设备的运行状态。本发明采用动态权重的方法来更加精确的描述以及更新数据的概要信息，采用基于自然邻居的密度峰值聚类算法来完成最终的聚类任务，提升了工业设备运行状态的判断准确度。

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

Inventor： 杜韬 ,  仵匀政 ,  周劲 ,  陈迪 ,  王心耕 ,  杨晓晖 ,  曲守宁

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。