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龙图腾网获悉广西南宁西子科技有限公司;广西产学研科学研究院申请的专利课程学习和强化学习驱动的动态最优自洽聚类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：CN120372315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510375370.1，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权课程学习和强化学习驱动的动态最优自洽聚类方法是由包奇;庄文斌;段熙;叶甘露;莫朝森;罗玉梅设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本课程学习和强化学习驱动的动态最优自洽聚类方法在说明书摘要公布了：本发明提供课程学习和强化学习驱动的动态最优自洽聚类方法，属于大数据处理技术领域，所述方法包括如下，将原始数据张量化张量形式，然后归一化处理得到标准化数据；通过GNN图神经网络或者Transformer框架实现样本间的信息交互；为将样本划分为最少的类别，并保证每个类别内的样本具有一致性，设置动态划分机制进行强化学习；基于课程学习的若干阶段训练策略，首先课程学习的设计，最后动态课程调整。本发明算法能够根据数据集的动态变化实时调整聚类划分，无需重新训练或手动干预，特别适用于用户行为分析、交通流量预测等动态场景。

本发明授权课程学习和强化学习驱动的动态最优自洽聚类方法在权利要求书中公布了：1.课程学习和强化学习驱动的动态最优自洽聚类方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤： 步骤1：将原始数据张量为化张量形式，然后归一化处理得到标准化数据，原始数据包括原始的图片和文字数据； 步骤2：通过GNN图神经网络或者Transformer框架实现样本间的信息交互； 步骤3：为将样本划分为最少的类别，并保证每个类别内的样本具有一致性，设置动态划分机制进行强化学习； 步骤4：基于课程学习的若干阶段训练策略，首先课程学习的设计，最后动态课程调整； 步骤3中的动态划分机制包括划分到已有类别、创建新的类别、奖励机制的设计和强化学习优化； 创建新的类别的具体过程为：设置动态掩码机制和动态划分流程： 动态掩码机制：为了处理动态类别数目不确定的问题，设计动态掩码机制，用于解锁新类别的创建，掩码机制的公式如下： Y＝softmax{yi，y2，ynew，MASK，MASK，MASK，MASK} 其中，ynew表示创建新类别的预测得分，掩码MASK仅在选择ynew时被解锁，用于动态增加新的类别，使模型能够灵活适应动态数据，避免过度划分； 动态划分流程：对于当前样本，模型首先判断是否可以归入已有类别，如果可以，则将其划分至类别一、二等现有类别之一，若无法归入，则创建新类别，将样本分配至新类别，通过动态划分机制，模型实现了最小类别数的聚类优化。

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