公开(公告)号：CN113011519A

公开(公告)日：2021-06-22

申请号：CN202110353411.9

申请日：2021-03-31

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 姜珺峤 ,  程媛 ,  贾伟楠

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明涉及大数据的数据挖掘方法中的多尺度分类挖掘方法，是典型的跨学科课题，旨在将多尺度科学与分类技术相结合，多方位对数据进行分析，得到不同层次分类模型，学习更全面的信息，本发明从空间数据估计和尺度转换角度入手，给出一种多尺度分类挖掘方法，其中基于多尺度自相似性，平滑细节信息，采用非局部均值加权滤波思想，利用Q统计实现从小尺度数据集到大尺度数据集的知识推导，尺度上推算法运用在多尺度分类挖掘中具有较高的准确度和较低的时间复杂度，在效率上优于常规的基准算法，且在性能上也有更好表现。

公开(公告)号：CN113886667A

公开(公告)日：2022-01-04

申请号：CN202111170903.0

申请日：2021-10-06

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 姜珺峤 ,  程媛

IPC: G06F16/906 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及大数据的数据聚类方法中的时空数据聚类方法，是典型的跨学科课题，旨在对空间数据聚类的前提下加入时间约束，多方位对数据进行聚类，得到更加完善的聚类结果；本发明从快速搜索密度峰值聚类算法入手，在其基础上加入时间约束，修改了样本属性的计算策略，不仅解决了原算法在单簇集上有多密度峰值的问题，还对相同位置上不同时间的簇集进行了区分；通过利用真实定位数据进行试验，相比于其他经典的时空聚类算法在准确率上有所提高。

公开(公告)号：CN113127711A

公开(公告)日：2021-07-16

申请号：CN202110344368.X

申请日：2021-03-31

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 贾伟楠 ,  程媛 ,  姜珺峤

IPC: G06F16/904 ,  G06F16/9537 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提出一种基于稀疏轨迹数据的人群移动算法，包括，S1，提取稀疏轨迹，按时间排序，连接轨迹序列当前位置前后的记录，每两条相邻记录作为一组，每组以前面记录的空间坐标为起点，后面记录的空间坐标为终点，得到一个局部的移动向量；S2，对S1的移动向量进行时空划分；S3，对S2的移动向量，先使用核密度估计方法进行平滑处理，然后进行聚合，得到局部空间内移动向量聚类；S4，对S2中的移动向量进行处理；S5，从S3中的所述移动向量聚类得到显著的全局移动流；S6，对于S5中的全局移动流进行循环展示，展示S4中得到的异常值和人群分布属性。

公开(公告)号：CN112819105A

公开(公告)日：2021-05-18

申请号：CN202110264018.2

申请日：2021-03-09

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 程媛 ,  贾伟楠 ,  姜珺峤

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明提供形式化聚类结果有效性检验方法，包括：S1聚类过程的形式化；S2提取有效聚类结果性质；S3模型是否满足性质要求；S4聚类结果有效性判断；从聚类过程的角度考虑验证有效性，避开基于聚类结果自身评价自身的问题，形式化地构建聚类过程模型，验证聚类的每个步骤是否向着更内聚的趋势进行，使用不同于聚类过程中距离度量的方法，保证了结果有效性验证的客观性，扩大了验证方法的应用范围，也有利于发现可能引起非有效结果的关键步骤。