公开(公告)号：CN117251756A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202310934749.2

申请日：2023-07-27

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李熙铭 ,  张丙杰 ,  李长春 ,  王一鸣 ,  王兵 ,  杨智尧

IPC: G06F18/2337 ,  G06F18/2135

Abstract: 本发明提供一种基于去冗余和密度约束的模糊均值聚类方法及系统，涉及机器学习技术领域，包括：基于传统PCA降维原理，构建去冗余算法PCAW算法；通过PCAW算法去除冗余；对去除冗余后的数据，计算出每个数据点的密度；将每个数据点中关于所有簇的隶属度之和由1改为数据点的密度值函数，根据初始化聚类中心更新隶属度；基于更新后的隶属度，对聚类中心进行更新，判断更新后的聚类中心函数是否满足收敛条件，若不满足，则依次对隶属度和聚类中心进行更新。若满足则完成聚类。针对冗余特征、噪声点和异常值造成模糊聚类算法性能下降问题，提出PCAW去冗余方法和密度约束，去除冗余特征并抑制噪声点和离群点在更新聚类中心时的作用，从而提高聚类精度。

公开(公告)号：CN113762351B

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202110923976.6

申请日：2021-08-12

Applicant: 吉林大学

Inventor： 欧阳继红 ,  杨智尧 ,  王艺蒙 ,  曲延非 ,  李嘉寅 ,  毕夏旭 ,  王兵

IPC: G06F18/214 ,  G06N3/044 ,  G06N3/084 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明公开了一种基于深层过渡网络的空气质量预测方法，为了提取空气质量数据的深层次空间特征与时间特征，提出了基于辅助信息和深层过渡网络的空气质量预测模型(AI‑DTN)，它包含正反不同方向的两个过渡网络，分别从正反两种时间序列方向上提取特征信息，以增强特征提取的程度。AI‑DTN中的每个过渡网络提取空间特征的融合辅助信息的门控循环单元AI‑GRU和现有的提取时间特征的过渡门控循环单元T‑GRU所组成。AI‑GRU的两种门控中，一个控制辅助信息流入门控循环单元的程度，另一个控制PM2.5与辅助信息的融合程度，这种门控机制可以避免信息融合过程中的相互干扰。

公开(公告)号：CN113762351A

公开(公告)日：2021-12-07

申请号：CN202110923976.6

申请日：2021-08-12

Applicant: 吉林大学

Inventor： 欧阳继红 ,  杨智尧 ,  王艺蒙 ,  曲延非 ,  李嘉寅 ,  毕夏旭 ,  王兵

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明公开了一种基于深层过渡网络的空气质量预测方法，为了提取空气质量数据的深层次空间特征与时间特征，提出了基于辅助信息和深层过渡网络的空气质量预测模型(AI‑DTN)，它包含正反不同方向的两个过渡网络，分别从正反两种时间序列方向上提取特征信息，以增强特征提取的程度。AI‑DTN中的每个过渡网络提取空间特征的融合辅助信息的门控循环单元AI‑GRU和现有的提取时间特征的过渡门控循环单元T‑GRU所组成。AI‑GRU的两种门控中，一个控制辅助信息流入门控循环单元的程度，另一个控制PM2.5与辅助信息的融合程度，这种门控机制可以避免信息融合过程中的相互干扰。