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生成式人工智能领先企业专利布局分析——基于复杂网络分析与k均值聚类算法

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科技进步与对策 2024年

作者：高山行王慧杨张博西安交通大学管理学院西安交通大学人文社会科学学院

生成式人工智能(AIGC)技术对经济社会发展带来巨大挑战,现有研究多从技术规制、发展历程等方面展开,较少对AIGC领先企业专利布局进行深入分析。选取美国AIGC领域领先的14家初创公司和4家科技巨头,基于复杂网络分析方法和机器学习的k均... 详细信息

生成式人工智能(AIGC)技术对经济社会发展带来巨大挑战,现有研究多从技术规制、发展历程等方面展开,较少对AIGC领先企业专利布局进行深入分析。选取美国AIGC领域领先的14家初创公司和4家科技巨头,基于复杂网络分析方法和机器学习的k均值聚类算法,利用专利IPC信息构建专利知识网络。研究发现,美国AIGC领先企业的专利布局聚焦于电数字数据处理、图形数据读取及呈现等技术领域;从专利布局知识宽度、知识深度、知识紧密程度、知识分离程度和知识一致性程度进行聚类,企业可分为三类,即专业玩家、大厂/领先者和创新者。同时,识别不同企业的核心知识领域和桥接知识领域,最后从算法、算力和数据方面为我国发展AIGC产业提出政策建议。

关键词：生成式人工智能 AIGC 复杂网络专利布局 k均值聚类

基于k均值聚类算法的谐振接地系统故障区段定位方法

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电气技术 2024年第3期25卷 24-31,37页

作者：黄劼汪逸帆林叶青胡荔丹王丹豪国网福建省电力有限公司福州供电公司福州350004

现有的谐振接地配电网单相接地故障定位方法存在通信依赖过度、特征分析复杂和阈值设置困难等问题,现场运行的适用性较低。本文基于深度融合智能开关在配电网中的应用,研究三相电流变化量的波形特征,提出基于k均值聚类算法的就地选段方... 详细信息

现有的谐振接地配电网单相接地故障定位方法存在通信依赖过度、特征分析复杂和阈值设置困难等问题,现场运行的适用性较低。本文基于深度融合智能开关在配电网中的应用,研究三相电流变化量的波形特征,提出基于k均值聚类算法的就地选段方法。该方法提取各区段数据特征量,发挥k均值聚类算法无监督学习的优点,使各检测节点只需处理本地故障信号,从而减轻通信压力。利用仿真和现场数据验证该方法的可行性,结果表明,该方法在多种故障工况下都表现出较高的可靠性,并且能够较好地适应现场环境。

关键词：谐振接地系统单相接地故障就地选段 k均值聚类非监督学习

不同水深层的GNSS信号特征分析及其导航场景聚类划分

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第1期49卷 139-145页

作者：陈惟杰朱锋郭斐张小红武汉大学测绘学院湖北武汉430079 湖北珞珈实验室湖北武汉430079

导航场景的划分对于自适应无缝导航定位服务具有重要意义。针对目前水上/水下导航场景划分简单、颗粒度不够的问题,通过采集位于不同水域内的全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)观测数据,分析了不同水深层的GNS... 详细信息

导航场景的划分对于自适应无缝导航定位服务具有重要意义。针对目前水上/水下导航场景划分简单、颗粒度不够的问题,通过采集位于不同水域内的全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)观测数据,分析了不同水深层的GNSS观测信号质量与特征,结果表明,水下导航场景具有显著的分层性。考虑到导航场景具有分割、合并、联通等固有属性,通过k均值聚类将水下导航场景细分为浸水(8.5 cm)3层。利用多种GNSS信号特征进行了导航场景分类实验,结果表明,聚类正确率达到90.4%,验证了浸水、浅水、深水导航场景划分的有效性。

关键词： GNSS 导航场景感知水上水下场景 k均值聚类

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水库群蓄水调度多目标随机规划与聚类分析

水力发电学报 2024年第2期43卷 46-56页

作者：全雨菲徐斌岳浩郭乐黄鑫朱聆玮钟平安河海大学水文水资源学院南京210098 水安全与水科学协同创新中心南京210098 中水北方勘测设计研究有限责任公司天津300222 中国长江三峡集团公司湖北宜昌443133

梯级水库群汛后蓄水期蓄水时机、速率、次序决策面临径流不确定、多目标竞合关系复杂等问题。针对蓄水期决策难题,构建发电、蓄满、生态、上、下游防洪安全等指标的水库群多目标随机规划模型,生成非劣解集;采用k均值聚类法提取非劣解集... 详细信息

梯级水库群汛后蓄水期蓄水时机、速率、次序决策面临径流不确定、多目标竞合关系复杂等问题。针对蓄水期决策难题,构建发电、蓄满、生态、上、下游防洪安全等指标的水库群多目标随机规划模型,生成非劣解集;采用k均值聚类法提取非劣解集类别特征,分析目标矛盾关系及蓄水机制。以溪洛渡-葛洲坝梯级水库群为例,结果表明:蓄水期来水越枯,蓄水难度越大,综合效益越低,枯水年发电量较丰水年下降了21.6%;上游防洪安全与发电量矛盾性最强,由枯到丰相关系数降低了0.047;溪洛渡、三峡蓄水呈分段式变化,前期快速蓄水,中后期缓速蓄水。本研究提出的耦合水库群多目标随机规划与聚类分析方法对于科学制定水库群蓄水方案具有参考价值。

关键词：水库调度梯级水库群多目标优化联合调度 k均值聚类

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基于记忆传递旗鱼优化的k均值混合迭代聚类

上海交通大学学报 2022年第12期56卷 1638-1648页

作者：黄鹤熊武吴琨王会峰茹锋王珺长安大学西安市智慧高速公路信息融合与控制重点实验室西安710064 长安大学电子与控制工程学院西安710064

针对现有k均值聚类(kMC)算法受初始化影响较大,随机产生的聚类中心极易使聚类结果陷入局部最优而停止迭代,导致聚类精度低、鲁棒性差的问题,提出一种基于记忆传递旗鱼优化的k均值混合迭代聚类(MTSFO-HIkMC)算法.首先,借鉴已有改进思路,... 详细信息

针对现有k均值聚类(kMC)算法受初始化影响较大,随机产生的聚类中心极易使聚类结果陷入局部最优而停止迭代,导致聚类精度低、鲁棒性差的问题,提出一种基于记忆传递旗鱼优化的k均值混合迭代聚类(MTSFO-HIkMC)算法.首先,借鉴已有改进思路,引入最大最小距离积来初始化kMC聚类中心,避免随机初始化带来的不确定性;同时,在迭代过程中,令当前最优解在局部进行自适应记忆传递修正,解决由于旗鱼算法搜索路径单一带来的全局寻优能力差和搜索精度不足的问题.利用Iris、Seeds、CMC和Wine国际标准数据集对MTSFO-HIkMC、旗鱼优化的k均值混合迭代聚类(SFO-kMC)算法、引入改进飞蛾扑火的k均值交叉迭代聚类(IMFO-kMC)算法、kMC算法和模糊C均值(FCM)算法进行比较测试,从得到的收敛曲线和性能指标可知,所提出的MTSFO-HIkMC算法相较于IMFO-kMC算法具有更快的收敛速度;在高维度空间较IMFO-kMC算法具有更高的搜索精度;相较于kMC和FCM算法具有更高的搜索精度;相比SFO-kMC算法在收敛速度和搜索精度方面都有明显提升,在高维数据集方面尤其明显.

关键词：旗鱼算法自适应记忆传递修正策略 k均值聚类最大最小距离积法 UCI标准数据集

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基于k均值聚类的SPPM分步分类检测算法

通信学报 2022年第1期43卷 161-171页

作者：王惠琴侯文斌彭清斌曹明华黄瑞刘玲兰州理工大学计算机与通信学院甘肃兰州730050

针对空间脉冲位置调制系统中采用最大似然检测算法时存在计算复杂度高的问题,依据空间脉冲位置调制信号矩阵的特点,提出了一种基于k均值聚类的分步分类检测算法。首先,采用基于信号向量检测算法完成训练样本中光源索引号的检测,利用k均... 详细信息

针对空间脉冲位置调制系统中采用最大似然检测算法时存在计算复杂度高的问题,依据空间脉冲位置调制信号矩阵的特点,提出了一种基于k均值聚类的分步分类检测算法。首先,采用基于信号向量检测算法完成训练样本中光源索引号的检测,利用k均值聚类算法对训练样本进行离线训练得到其质心与调制符号间的映射关系。然后,以该映射关系为准则完成在线调制符号的实时检测,以穷搜索方式检测出光源索引号。最后,采用蒙特卡罗方法研究了聚类数目、初始化次数等关键参数对系统误比特率性能的影响。仿真结果表明,所提算法能够取得近似最大似然算法的误比特率性能,同时大幅度降低了信号检测的计算复杂度。与线性译码算法相比,所提算法还可适用于探测器数目小于光源数目的通信场景。

关键词：无线光通信空间脉冲位置调制 k均值聚类分步分类检测

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k均值聚类的大规模MIMO导频分配策略

重庆邮电大学学报（自然科学版） 2022年第1期34卷 42-50页

作者：李贵勇于敏梁泽乾重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

针对大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中亟待解决的导频污染问题,提出一种基于k均值聚类的导频分配策略来减轻导频污染问题。该方案基于大尺度衰落因子对用户进行门限分组,再基于用户位置信息对用户进行k... 详细信息

针对大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中亟待解决的导频污染问题,提出一种基于k均值聚类的导频分配策略来减轻导频污染问题。该方案基于大尺度衰落因子对用户进行门限分组,再基于用户位置信息对用户进行k均值聚类分组,并对不同组别的用户采用不同的导频分配方案。仿真结果表明,基于k均值聚类的大规模MIMO导频分配方案可有效抑制导频污染问题对大规模MIMO系统性能的影响,提高导频效率并减少导频开销。

关键词：大规模MIMO 导频污染用户分组 k均值聚类大尺度衰落因子

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一种邻域粒k均值聚类方法

控制与决策 2023年第3期38卷 857-864页

作者：陈玉明蔡国强卢俊文曾念峰厦门理工学院计算机与信息工程学院福建厦门361024 易成功(厦门)信息科技有限公司福建厦门361024

k均值聚类,对于非凸、稀疏及模糊的非线性可分数据,其聚类效果不佳.针对此问题,通过引入粒计算理论,采用邻域粒化技术,提出一种邻域粒k均值聚类方法.样本在单特征上使用邻域粒化技术构造邻域粒子,在多特征上使用邻域粒化技术形成邻域粒... 详细信息

k均值聚类,对于非凸、稀疏及模糊的非线性可分数据,其聚类效果不佳.针对此问题,通过引入粒计算理论,采用邻域粒化技术,提出一种邻域粒k均值聚类方法.样本在单特征上使用邻域粒化技术构造邻域粒子,在多特征上使用邻域粒化技术形成邻域粒向量;通过定义邻域粒与邻域粒向量的大小、度量和运算规则,提出两种邻域粒距离度量,并对所提出的邻域粒距离度量进行公理化证明.采用多个UCI数据集进行实验,将k均值聚类算法分别结合两种邻域粒距离度量,在邻域参数和距离度量两个方面与经典聚类算法进行比较,结果验证了所提出的邻域粒k均值聚类方法的可行性和有效性.

关键词：粒计算邻域粒 k均值聚类聚类无监督学习粒向量

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粒k均值聚类算法

计算机工程与应用 2023年第13期59卷 317-324页

作者：周成龙陈玉明朱益冬厦门理工学院计算机与信息工程学院福建厦门361024

k均值聚类属于无监督学习,具有简单易用、可解释性强和聚类效果佳的优点。然而,其算法收敛速度慢,参数难以确定,易陷入局部解。为了克服k均值聚类的固有缺陷,结合粒计算理论,提出了一种新型的聚类模型:粒k均值聚类算法。样本在单特征上... 详细信息

k均值聚类属于无监督学习,具有简单易用、可解释性强和聚类效果佳的优点。然而,其算法收敛速度慢,参数难以确定,易陷入局部解。为了克服k均值聚类的固有缺陷,结合粒计算理论,提出了一种新型的聚类模型:粒k均值聚类算法。样本在单特征上粒化成粒子,多特征上的粒子形成粒向量;进一步定义多种粒距离公式,用来度量粒子之间的距离。根据粒距离度量,提出一种粒k均值聚类方法,并设计粒k均值聚类算法。样本粒化是在全部样本空间中进行相似度比较,反映了样本的全局特性,使得聚类收敛迭代次数较少,更容易得到全局最优解。采用多个UCI公开数据集进行实验,从收敛速度、k值影响与聚类效果多方面进行比较,其结果表明所提出的k均值聚类方法具有收敛速度快及聚类效果佳的优点。

关键词： k均值聚类粒计算粒距离无监督学习粒聚类