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！

龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利基于对称非负矩阵分解的图像公平聚类方法、装置及介质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：CN120164006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510530178.5，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权基于对称非负矩阵分解的图像公平聚类方法、装置及介质是由胥伟岚;罗鹏;喻国明;唐爱国;童浩鑫;王泽微设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对称非负矩阵分解的图像公平聚类方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于对称非负矩阵分解的图像公平聚类方法、装置及介质，涉及图像聚类分析技术领域。该方法包括：获取图像数据以及待聚类数目；定义三个初始化矩阵，分别为邻接矩阵A、聚类分配隶属度矩阵H、图拉普拉斯矩阵L；确定目标方程与迭代最大次数，根据更新公式迭代求解聚类分配隶属度矩阵H；在迭代次数最大或者迭代收敛的情况下，输出最终的聚类分配隶属度矩阵H，得到聚类结果。本发明通过改进目标函数构造方法，实现平衡且具有凝聚力的聚类效果。

本发明授权基于对称非负矩阵分解的图像公平聚类方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于对称非负矩阵分解的图像公平聚类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取图像数据以及待聚类数目；其中，所述图像数据为图片数据灰度化处理后的每个像素点的位置信息与灰度值信息； 定义三个初始化矩阵，分别为邻接矩阵A、聚类分配隶属度矩阵H和图拉普拉斯矩阵L，并设定正则化参数数值λ； 确定目标方程与迭代最大次数，根据更新公式迭代求解聚类分配隶属度矩阵H和拉格朗日算子； 在迭代次数最大或者迭代收敛的情况下，输出最终的聚类分配隶属度矩阵H，得到聚类结果； 所述目标方程表示为： s.tH≥0 式中，||||2表示2范数；Tr表示矩阵的迹；T表示矩阵转置；s.t表示约束条件，min表示取最小值； 通过如下方式确定聚类分配隶属度矩阵H的更新公式： 将所述目标方程展开得到拉格朗日函数Lag： lag＝||A-HHT||+λtrHTLH+trαHT 式中，A为邻接矩阵，H为聚类分配隶属度矩阵，L为图拉普拉斯矩阵，λ表示正则化参数，α表示拉格朗日乘子； 利用Karush-Kuhn-Tucker条件获取构造隶属度矩阵H的更新公式； 所述构造隶属度矩阵H的更新公式表示为： 式中，为了保证非负性，将拉普拉斯矩阵L中正元素和负元素分开处理，L＝L+-L-，hik为矩阵H的第i行k列的值；AHik为矩阵AH第i行第k列的值；L-Hik为矩阵L-H的第i行k列的值；HHTHik为矩阵HHTH的第i行k列的值；L+Hik为矩阵L+H的第i行第k列的值。

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湖南工商大学，其通讯地址为：410205 湖南省长沙市岳麓区岳麓大道569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。