中南大学冯启龙获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于随机采样聚类的带噪音数据分类方法及用户分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116340791B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310231045.9，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权基于随机采样聚类的带噪音数据分类方法及用户分类方法是由冯启龙;黄俊予;马康;王建新设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于随机采样聚类的带噪音数据分类方法及用户分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于随机采样聚类的带噪音数据分类方法，包括获取待分类的带噪音数据；针对获取的带噪音数据进行随机采样处理，选择若干处理后的数据构建部分中心点集；针对获取的带噪音数据进行迭代处理，选择若干处理后的数据加入到构建的部分中心点集中，构建中心点集；针对构建的中心点集，构建带权实例；选择带权噪声方法完成带噪音数据的分类。本发明还公开了包括所述基于随机采样聚类的带噪音数据分类方法的用户分类方法。通过随机采样的方式处理待分类的带噪音数据，选择迭代处理的方法，采用分层采样的方式进行数据的采样，实现带噪音数据的分类；而且本发明的分类精度较高、可靠性强、实用性好且算法复杂度低。
本发明授权基于随机采样聚类的带噪音数据分类方法及用户分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于随机采样聚类的带噪音数据分类方法，包括如下步骤： S1.获取待分类的带噪音数据； S2.针对步骤S1获取的带噪音数据进行随机采样处理，选择若干个处理后的数据构建部分中心点集；具体包括： 选择如下的公式作为目标函数： 其中，X为给定数据集，Z为去除的噪音点集合，p为给定数据集X中的数据点；将数据集X分为K个簇，ci为所选的第i个中心点集的中心点；dp,cj为数据点p到第j个中心点集的中心点cj的距离；根据随机采样方法选取个数据点作为中心点，其中ε和η为输入参数； S3.针对步骤S1获取的带噪音数据进行迭代处理，选择若干个处理后的数据加入到步骤S2构建的部分中心点集中，构建中心点集； S4.针对步骤S3构建的中心点集，构建带权实例； S5.采用带权噪声方法完成带噪音数据的分类。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中南大学，其通讯地址为：410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励