哈尔滨工业大学(深圳)王鸿鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利基于空间向量分解的边界剥离聚类方法及系统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：CN115375906B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202210319737.4，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权基于空间向量分解的边界剥离聚类方法及系统是由王鸿鹏;张瑞霖;苗振国;郑海阳设计研发完成，并于2022-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于空间向量分解的边界剥离聚类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于空间向量分解的边界剥离聚类方法及系统，该边界剥离聚类方法包括：步骤1，输入步骤：输入数据集合；步骤2，边界剥离步骤：根据对象邻域分布特征判别对象类型，以剥离边界点；步骤3，簇骨架构建步骤：依据传递闭包关系确定簇的骨架；步骤4，边界关联步骤：建立边界与簇骨架之间的隶属关系完成聚类；步骤5，输出步骤：输出聚类结果。本发明的有益效果是：本发明不仅解决了现有边界剥离聚类倾向于分布均匀、球形簇的局限，同时提升了本发明在复杂分布、高维数据下的表现。
本发明授权基于空间向量分解的边界剥离聚类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于空间向量分解的边界剥离聚类方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，输入步骤：输入数据集合X＝{x1,x2,x3,...,xn}∈Rm×n；所述输入数据集包括图片数据集； 步骤2，边界剥离步骤：根据对象邻域分布特征判别对象类型，以剥离边界点； 步骤3，簇骨架构建步骤：依据传递闭包关系确定簇的骨架； 步骤4，边界关联步骤：建立边界与簇骨架之间的隶属关系完成聚类； 步骤5，输出步骤：输出聚类结果； 所述步骤3包括如下步骤： 步骤31：根据式9将数据集合X分割为边界集XB和核心集XCore， 其中τ∈[0,1]为边界权重，为降序队列；ξxi是一个指示变量，如果ξxi等于1，表明该对象为边界对象，如果ξxi为0，则该对象属于核心对象；BCi表示对象的边界置信；n表示数据集中对象数量； 步骤32：根据式10建立对象间的有向连通图，遍历矩阵，搜索连通区域， 在所述步骤4中，根据式11，划分边界对象，建立边界与簇骨架的关联， φi指定了边界对象xi∈XB的隶属信息。
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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。
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