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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于混合核空间紧密度距离的模糊C均值解混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：CN117746240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202311758354.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于混合核空间紧密度距离的模糊C均值解混方法是由宇洁;林怡;陈鑫;荣誉;厉朗;张婷慧;钟代琪设计研发完成，并于2023-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合核空间紧密度距离的模糊C均值解混方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合核空间紧密度距离的模糊C均值解混方法，包括：S1、通过Landsat数据集获取遥感原始影像；S2、对获取的遥感影像进行预处理，进一步计算影像的像元纯度指数，并提取端元信息，构建训练样本；S3、通过混合核函数和支持向量数据描述理论SVDD对经典模糊C均值解混模型进行改进，得到模糊C均值解混模型AD‑HKFCM；S4、通过模糊C均值解混模型AD‑HKFCM进行遥感影像数据集的解混，从而得到区域区域对应端元的丰度图即解混结果。根据本发明，节省成本且实现了区域影像地物情况快速、大范围的实时监测，提高了解混结果的精度和鲁棒性，获得较好的解混结果。

本发明授权一种基于混合核空间紧密度距离的模糊C均值解混方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合核空间紧密度距离的模糊C均值解混方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过Landsat数据集获取遥感原始影像； S2、对获取的遥感影像进行预处理，进一步计算影像的像元纯度指数，并提取端元信息，构建训练样本； S3、通过混合核函数和支持向量数据描述理论对经典模糊C均值解混模型进行改进，得到混合核模糊C均值解混模型；其中，通过将混合函数和核模糊C均值聚类模型结合，将样本集通过非线性映射至高维空间，并在该空间中进行C均值聚类，得到支持向量数据描述模型的训练样本；其中，考虑全局和局部性能，选择将多项式核函数和径向基核函数结合，得到外推和内推能力都较强的混合核函数，计算公式为： 1 式中，为混合核函数，为多项式核函数，为径向基核函数，，表示两个核函数的混合比例因子，越大，混合核函数的性能越优良； 为了更加准确地表示不同的样本点的影响大小，选取基于隶属度的加权SVDD模型进行训练，加权SVDD模型的目标函数表达式为： ，2 式中，代表超球体半径，是惩罚因子，调节可以控制超球大小与错误样本数量间的关系，是超球体球心，表示样本点的权值，由混合核模糊C均值模型求出的隶属度确定； S4、通过模糊C均值解混模型进行遥感影像数据集的解混，从而得到区域内对应端元的丰度图即解混结果。

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