公开(公告)号：CN108154189A

公开(公告)日：2018-06-12

申请号：CN201810022935.8

申请日：2018-01-10

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 代劲 ,  何雨虹 ,  宋娟 ,  吴朝文

IPC: G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6215 ,  G06K9/6226

Abstract: 本发明涉及挖掘领域，具体为基于LDTW距离的灰关联聚类方法，包括：将原始数据集进行处理，得到预处理后的序列；将预处理后的序列中每个维度的最大值构成参考序列；计算预处理后的序列与参考序列的LDTW距离及其弯曲路径长度；计算基于LDTW距离的预处理后的序列与参考序列间的灰关联度；根据灰关联度的结果取定临界值区间，将临界值区间划分为多个临界区间，若两个序列的灰关联度落在同一临界区间，则将所述两个序列聚为一类，本发明降低了两个序列之间的相似度量的误差，可以为生物学家研究蛋白质的功能提供帮助。

公开(公告)号：CN106597574A

公开(公告)日：2017-04-26

申请号：CN201611252359.3

申请日：2016-12-30

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 代劲 ,  赵显静 ,  宋娟 ,  吴朝文

IPC: G01W1/10

CPC classification number: G01W1/10

Abstract: 本发明涉及高性能计算技术领域，特别涉及基于时变云模型的天气温度预测方法及装置；所述方法包括获取历史天气温度数据；利用某一天的时刻温度数据生成该天的历史时刻云温度分布，即温度分布的期望值、温度分布的熵值和温度分布的超熵值；预测下一时刻温度分布的期望特征值、熵值和超熵值；进而获得下一时刻的温度分布；本发明方法和装置利用云模型对获取到的温度数据进行随机性和模糊性的处理，克服了温度数据的突变性问题，能够得出更为精准的温度预测结果；对时序数据概念进行提取，大量减少了算法处理数据量，使得算法的计算量减小；本发明可以有效将天气温度预测应用到各个行业中。

公开(公告)号：CN106651461A

公开(公告)日：2017-05-10

申请号：CN201611252360.6

申请日：2016-12-30

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 代劲 ,  孙延楠 ,  吴朝文 ,  何雨虹

IPC: G06Q30/02 ,  G06F17/30 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06F17/30867 ,  G06K9/6215 ,  G06Q30/0271 ,  G06Q30/0282

Abstract: 本发明涉及个性化推荐技术领域，特别涉及一种基于灰理论的电影个性化推荐方法，包括计算多部电影之间的电影相似度最近邻矩阵；计算多个用户之间的用户相似度最近邻矩阵；选取目标用户没有评分过的一部或多部电影，根据电影相似度最近邻矩阵获得该电影的最近邻电影评分数据，根据用户相似度最近邻矩阵获得该目标用户的最近邻用户评分数据，将所述最近邻电影评分数据和所述最近邻用户评分数据构成评分序列，对评分序列进行评分预处理，对评分预处理后的评分序列进行灰预测，得到预测评分数据；将预测评分数据按评分高低排序得到预测评分表；本发明利于在稀疏性数据上提高电影推荐的精准度。