基于动态特征聚类和粒子群优化的在线流特征选择方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202310765773.8

申请日：

2023-06-27

公开(公告)号：

CN116894169B

公开(公告)日：

2024-01-02

发明(设计)人：

宋贤芳张勇马昊彭超孙晓燕张振

申请人：

中国矿业大学

申请人地址：

221116 江苏省徐州市铜山区大学路1号中国矿业大学南湖校区

IPC主分类号：

G06F18/2111

IPC分类号：

G06F18/23 G06N3/006 G06N3/126

代理机构：

北京知艺互联知识产权代理有限公司 16137

代理人：

孙一方

法律状态：

授权

国省代码：

江苏省徐州市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-01-02	授权	授权

共 50 条

[1]

粒子群优化的文本特征选择方法 [P].

琚小明 ;

王锋华 ;

钱仲文 ;

毛大鹏 ;

吴翔 ;

邢雅菲 ;

张全 ;

于晓蝶 ;

夏洪涛 ;

成敬周 ;

王政 ;

孙晨 ;

王仲锋 ;

吕旭芬 ;

张旭东 ;

张建松 .

中国专利 :CN108664562B ,2018-10-16

[2]

基于粒子群优化算法的特征选择方法 [P].

王保云 ;

李策 ;

高浩 .

中国专利 :CN105718943A ,2016-06-29

[3]

基于粒子群优化算法的视频流特征选择与分类方法 [P].

董育宁 ;

冯茂 .

中国专利 :CN106897733A ,2017-06-27

[4]

基于双重特征选择+粒子群优化的LSTM能耗预测方法 [P].

谌东海 ;

王宁 ;

刘杰 ;

王伟 ;

刘畅 .

中国专利 :CN113962454A ,2022-01-21

[5]

基于混合初始化粒子群优化的进化双任务特征选择方法 [P].

潘晓英 ;

雷明珠 ;

王昊 ;

刘嘉璐 .

中国专利 :CN117035000B ,2025-08-08

[6]

一种融合样本代理和粒子群优化的高维数据特征选择方法 [P].

宋贤芳 ;

郑子旺 ;

张勇 ;

张振 ;

王荣荣 ;

李霖霖 .

中国专利 :CN120144988A ,2025-06-13

[7]

基于改进粒子群算法的数据特征选择方法及系统 [P].

周风余 ;

陈科 ;

尹磊 ;

王玉刚 ;

万方 ;

汪佳宇 ;

边钧健 ;

刘进 .

中国专利 :CN109145960A ,2019-01-04

[8]

基于粒子群优化的视频数据挖掘高维聚类方法 [P].

陈志 ;

杨天明 ;

岳文静 ;

龚凯 .

中国专利 :CN105956113B ,2016-09-21

[9]

基于粒子群优化算法的棉花异性纤维特征选择方法 [P].

李道亮 ;

李恒斌 ;

杨文柱 ;

李振波 ;

王金星 ;

刘双喜 ;

王欣 .

中国专利 :CN102609717A ,2012-07-25

[10]

基于特征匹配和粒子群优化的AGV激光导航定位方法 [P].

钟正明 .

中国专利 :CN120668114A ,2025-09-19

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