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公开(公告)号：CN110838344B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911088806.X
申请日：2019-11-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及水质分析技术领域，尤其涉及一种水质数据分析方法。一种水质数据分析方法，包括：S1、对水质数据的变量进行离散，以得到离散后的区间值即为项；S2、通过关联规则挖掘方法获取已发生的项之间的关联；S3、将不发生的项之间的关联转化为计算所述不发生的项的支持度；当任意项i在项集X中不发生的时候表示为X_i，则所述X_i的支持度为s(X_i)＝s(X\i)‑s(X)，其中，s(X\i)表示移除项i后的新项集的支持度，s(X)表示项集X的支持度；S4、根据所述不发生的项的支持度，以确定需要分析的所述水质数据的浓度值区间。本发明针对连续变量，采取离散化处理，并且能够挖掘在先导中某个区间值不发生时，其他区间值的变化，本发明的水质数据分析方法的分析结果准确。
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公开(公告)号：CN114970956A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210409197.9
申请日：2022-04-19
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于OLS和QOIC人口关联分析及预测方法，属于数据挖掘、人口学、统计学研究技术领域。本发明针对人口指标的不同状态数据使用QOIC进行关联性分析，得到数据关联系数结果后，再根据黄金分割率进行筛选，选定人口预测参数，使用QOIC算法检测相关性，对人口出生数量、综合生育率等不同量级的数据可以直接归一化，准确的量化影响人口发展的所有因素，使得评估人口发展的相关因素进而构建预测模型体系变得更加客观，再次基础上使用最小二乘法OLS进行多项式拟合得到预测模型进行人口预测，预测结果和真实值误差在，最后使用极端聚类算法进行分析并可视化聚类结果。
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公开(公告)号：CN114510991A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202111613504.7
申请日：2021-12-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明的启发式的不等长时间序列聚类核心集的构建方法，通过增加核心集Ct‑1的时间序列数据对象的权重，根据该权重采样不等长时间序列数据集TS的时间序列数据对象Tj，根据时间序列数据对象Tj构建稀疏矩阵A’，将稀疏矩阵A’利用SPIRAL算法中提出的循环坐标下降法进行矩阵分解得到TS的特征向量X；将特征向量X输入到LWCS算法得到时间序列数据Tj的采样概率Qt(i)，优化采样概率Qt(i)为采样概率Pt(i)；根据采样概率Pt(i)重构TS的核心集Ct；当核心集Ct‑1和核心集Ct中相同的时间序列数据Tj的个数大于预设阈值时，核心集Ct收敛，核心集Ct为不等长时间序列聚类的核心集C。使可能为核心集成员的数据对象的特征转换更准确且趋于稳定，实现高质量的核心集构建。
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公开(公告)号：CN115221184B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210620486.3
申请日：2022-09-01
Applicant: 北京理工大学 , 国家基础地理信息中心
IPC: G06F16/242 , G06F16/22 , G06F16/2457
Abstract: 本公开的实施例公开了基础地理数据发送方法、装置、设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：接收待入库测绘数据集；根据预先设置的各个待入库测绘数据质检标准，对待入库测绘数据集中的待入库测绘数据进行质量检测；响应于确定待入库测绘数据集中的待入库测绘数据均达到对应的待入库测绘数据质检标准，将待入库测绘数据集确定为目标基础地理数据；将目标基础地理数据存储至目标数据库；响应于接收到针对目标基础地理数据的查询请求，从目标数据库中获取存储的目标基础地理数据，以及将目标基础地理数据发送至查询终端。该实施方式实现了对目标基础地理数据的全流程、可追踪的高效管理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115221184A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210620486.3
申请日：2022-09-01
Applicant: 北京理工大学 , 国家基础地理信息中心
IPC: G06F16/242 , G06F16/22 , G06F16/2457
Abstract: 本公开的实施例公开了基础地理数据发送方法、装置、设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：接收待入库测绘数据集；根据预先设置的各个待入库测绘数据质检标准，对待入库测绘数据集中的待入库测绘数据进行质量检测；响应于确定待入库测绘数据集中的待入库测绘数据均达到对应的待入库测绘数据质检标准，将待入库测绘数据集确定为目标基础地理数据；将目标基础地理数据存储至目标数据库；响应于接收到针对目标基础地理数据的查询请求，从目标数据库中获取存储的目标基础地理数据，以及将目标基础地理数据发送至查询终端。该实施方式实现了对目标基础地理数据的全流程、可追踪的高效管理。
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公开(公告)号：CN110838344A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201911088806.X
申请日：2019-11-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及水质分析技术领域，尤其涉及一种水质数据分析方法。一种水质数据分析方法，包括：S1、对水质数据的变量进行离散，以得到离散后的区间值即为项；S2、通过关联规则挖掘方法获取已发生的项之间的关联；S3、将不发生的项之间的关联转化为计算所述不发生的项的支持度；当任意项i在项集X中不发生的时候表示为X_i，则所述X_i的支持度为s(X_i)＝s(X\i)-s(X)，其中，s(X\i)表示移除项i后的新项集的支持度，s(X)表示项集X的支持度；S4、根据所述不发生的项的支持度，以确定需要分析的所述水质数据的浓度值区间。本发明针对连续变量，采取离散化处理，并且能够挖掘在先导中某个区间值不发生时，其他区间值的变化，本发明的水质数据分析方法的分析结果准确。
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公开(公告)号：CN110796723B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201911082689.6
申请日：2019-11-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T15/08
Abstract: 本发明公开了一种三维变量间相关性衡量方法及指标优化方法，涉及数据挖掘技术领域，能够实现对三维变量间相关性的衡量，并进一步地对难以直接进行优化的指标进行间接优化。该方法包括：构建三维变量；三维变量包括三个随机变量X、Y和Z。构建三维变量样本；依据三维变量样本建立三个随机变量X、Y和Z分布的三维散点图，其中三个随机变量X、Y和Z分别分布在x维度，y维度以及z维度上。以立方网格划分三维散点图，立方网格为一个x0×y0×z0的立方网格，x0，y0，z0进行随机取值。在每一种x0，y0，z0的取值情况下，计算三个随机变量X、Y和Z的最大互信息值，取所有最大互信息值中的最大值作为最大三维信息系数MTDIC。利用MTDIC作为三维变量间的相关性值。
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公开(公告)号：CN110990453B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201911176601.7
申请日：2019-11-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了本发明提供了数据集中强相关变量提取及专利数量影响因素提取方法，能够计算两两变量之间的相关性，更有利于挖掘现实数据中隐藏的关联关系。其中数据集中强相关变量提取方法，通过对数据进行分块划分，并采用邻域向量检测以及自适应加权的方式进行两变量之间相关性的计算。本发明还提供了一种利用强相关变量提取方法进行专利数量影响因素提取的方法，根据该方法提取的影响因素与专利数量存在较强的相关性，从而获得专利数量与其他变量之间隐藏的关联关系。
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公开(公告)号：CN110990453A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911176601.7
申请日：2019-11-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了本发明提供了数据集中强相关变量提取及专利数量影响因素提取方法，能够计算两两变量之间的相关性，更有利于挖掘现实数据中隐藏的关联关系。其中数据集中强相关变量提取方法，通过对数据进行分块划分，并采用邻域向量检测以及自适应加权的方式进行两变量之间相关性的计算。本发明还提供了一种利用强相关变量提取方法进行专利数量影响因素提取的方法，根据该方法提取的影响因素与专利数量存在较强的相关性，从而获得专利数量与其他变量之间隐藏的关联关系。
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