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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于KMeans聚类和支持向量机的蟹类攻击性分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：CN118864918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202410657293.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于KMeans聚类和支持向量机的蟹类攻击性分类方法是由王芳;梁启航;朱柏杉;刘大鹏;路允良设计研发完成，并于2024-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于KMeans聚类和支持向量机的蟹类攻击性分类方法在说明书摘要公布了：基于Kmeans聚类和支持向量机的蟹类攻击性分类的方法，包括通过镜像实验重复测定蟹的攻击性行为，记录并量化蟹的攻击性行为，对攻击性行为进行时间自相关性分析，然后对实验蟹进行多次配对争斗实验，测定并量化蟹的争斗行为，分析不同攻击性类别间争斗行为的差异，采用SVM初步构建蟹的攻击性分类模型，通过K折交叉验证和网格搜索，优化攻击性分类模型，通过预测值的准确度、灵敏度和特异性对模型进行评估，将模型应用于蟹攻击性行为分类。本发明首次将机器学习应用于蟹类攻击性分类，将Kmeans聚类和SVM相结合，为个体的攻击性评估构建更高效的方法。并简化了蟹类攻击性的定性评估指标，为蟹类的优良品种选育提供行为学方法。

本发明授权基于KMeans聚类和支持向量机的蟹类攻击性分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于KMeans聚类和支持向量机的蟹类攻击性分类的方法，其特征是包括以下步骤： 步骤1，通过镜像实验重复测定蟹的攻击性行为，样本量不少于100只； 步骤2，记录并量化蟹的攻击性行为： 首先，将镜像实验测定的攻击性行为指标分为两种类别：攻击指标和非攻击指标，攻击指标包括攻击镜像、螯足展示频率、螯足展示累计持续时间、靠近镜像和撤退，非攻击指标包括相对移动距离——移动距离与甲宽的比值、静止频率和静止累计持续时间；然后记录镜像实验中上述指标的发生次数与累计时间； 步骤3，对攻击指标和非攻击指标测定结果进行时间自相关性分析，以验证镜像实验测定结果的准确性； 步骤4，采用KMeans聚类分析筛选最优分类值K，并对蟹的攻击性进行分类和标注：1.KMeans聚类分析的特征向量设为镜像实验测定的5种攻击指标，包括攻击镜像、螯足展示、螯足展示累计持续时间、靠近和撤退； 2.首先，将原始数据进行最大最小均一化处理，作为后续分析的特征值； 3.然后，绘制手肘图筛选最优分类值K：选取不同的分类值K，，K＝1:10通过KMeans函数对特征值进行聚类分析，以分类值K，K＝1:10为横坐标，误差平方和为纵坐标绘制手肘图，手肘图的拐点处对应的K值即最优解； 4.根据最优分类值K对蟹的攻击性进行分类和标注； 步骤5，对实验蟹进行多次配对争斗实验； 步骤6，测定并量化蟹的争斗行为： 通过拍摄的视频，记录和量化争斗行为，包括靠近——实验个体主动接近匹配个体、撤退——个体之间发生争斗相互作用后分开、示威——螯足展示频率、防御——螯足展示累计持续时间、静止累计持续时间、争斗回合总数——个体间发生争斗的次数总和、争斗的概率——出现争斗的实验次数与所有配对实验之比、争斗强度得分；以上指标以重复实验的均值作为最终结果； 步骤7，分析不同攻击性类别间争斗行为的差异，验证KMeans聚类结果的可靠性； 步骤8，采用支持向量机SVM初步构建蟹的攻击性分类模型； 步骤9，通过K折交叉验证和网格搜索，优化攻击性分类模型； 步骤10，通过预测值的准确度、灵敏度和特异性对模型进行评估； 步骤11，将模型应用于蟹攻击性行为分类： 1.对一只蟹通过3-5次镜像实验，测定攻击性评估指标中的三项非攻击指标，包括移动距离——用于计算相对移动距离、静止频率和静止累计持续时间； 2.将上述3种攻击性评估指标的原始数据分别取平均，作为攻击性分类模型的输入变量；3.将变量输入攻击性分类模型，输出的结果即该只蟹的攻击性类别。

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