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龙图腾网获悉兰州大学申请的专利基于聚类处理的早熟禾根茎无性繁殖生长监测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：CN120408233B 。

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：202510907631.X，技术领域涉及：G06F18/231；该发明授权基于聚类处理的早熟禾根茎无性繁殖生长监测方法是由庞晓攀;李婕娜;魏小星;王倩;王小正设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于聚类处理的早熟禾根茎无性繁殖生长监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于聚类处理的早熟禾根茎无性繁殖生长监测方法，方法包括多源监测数据获取、多源数据预处理、构建生长状态监测聚类模型、聚类结构优化和分层聚类生长状态监测。本发明涉及植物繁殖数据处理技术领域，具体是指基于聚类处理的早熟禾根茎无性繁殖生长监测方法，本方案创新性地提出基于主子分层结构的双聚类机制，显著提升了生长状态监测的准确性、稳定性和农业可用性；设计误分类点识别机制、误分类触发机制和引入簇调整因子，增强对复杂植物生长监测行为模式的适应性与表达能力；采用镜面反向机制和正弦余弦函数方法改进优化算法，生长状态监测聚类模型的最优参数组合，进行聚类结构优化，提高生长状态监测结果的准确性。

本发明授权基于聚类处理的早熟禾根茎无性繁殖生长监测方法在权利要求书中公布了：1.基于聚类处理的早熟禾根茎无性繁殖生长监测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：多源监测数据获取，具体为通过进行数据信息采集，得到无性繁殖生长监测原始数据； 步骤S2：多源数据预处理，具体为对数据进行数据清洗处理、数据规范化处理、时序样本构建和参考标签关联，得到无性繁殖生长监测优化数据； 步骤S3：构建生长状态监测聚类模型，具体为通过引入误分类点识别机制、误分类触发机制以及簇调整因子，对模糊C均值聚类算法进行改进，构建聚类模型，得到生长状态监测聚类模型；包括以下步骤：初始化聚类，计算簇中心之间的距离，计算数据点到簇中心的距离，误分类点检测，调整聚类结构，更新当前簇中心，簇删除机制，获取最终的聚类结果； 步骤S4：聚类结构优化，具体为对生长状态监测聚类模型中的关键参数构建搜索向量，融合平均轮廓系数与标签跳变率设计适应度函数，采用镜面反向机制和正弦余弦函数方法改进优化算法，进行获取模型最优参数组合，并基于该最优参数组合更新聚类模型结构，得到最优生长状态监测聚类模型； 步骤S5：分层聚类生长状态监测，具体为通过构建主状态识别与子状态识别相结合的双层聚类结构，首先以植物生理数据为输入执行主聚类，获得主状态识别结果，再基于主类簇的环境与操作数据执行子聚类，生成子状态识别结果；最终将主状态与子状态识别结果联合输出，得到生长状态监测结果。

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兰州大学，其通讯地址为：730000 甘肃省兰州市城关区天水南路222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”。

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