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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于变中心演化聚类的物流中心选址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：CN115965318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211676515.4，技术领域涉及：G06Q10/0836；该发明授权一种基于变中心演化聚类的物流中心选址方法是由丁家满;李博文;贾连印;付晓东;姜瑛设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于变中心演化聚类的物流中心选址方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于变中心演化聚类的物流中心选址方法，属于数据挖掘、机器学习中的聚类分析应用技术领域。本发明首先将所有数据对象作为节点，得到完全无向图，并引入局部分布特性来扩展相似性度量，并将其作为图中节点的重要性来衡量节点的中心性，实现无向图边权重的更新；其次，通过调整图中任意两个对象之间路径长度来扩散节点的中心性，并依据节点重要性实现演化聚类中心的确定；最后，通过格式塔接近原则对剩余数据对象进行标签传播完成聚类。根据本发明采用的聚类方法来进行物流配送中心的选址，能够准确地选择出合理的物流选址中心，进一步提升整个物流系统的合理性和商品流通效率。

本发明授权一种基于变中心演化聚类的物流中心选址方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变中心演化聚类的物流中心选址方法，其特征在于：首先将所有数据对象作为节点，得到完全无向图，并引入局部分布特性来扩展相似性度量，并将其作为图中节点的重要性来衡量节点的中心性，实现无向图边权重的更新；其次，通过调整图中任意两个对象之间路径长度来扩散节点的中心性，并依据节点重要性实现演化聚类中心的确定；最后，通过格式塔接近原则对剩余数据对象进行标签传播完成聚类； 具体步骤为： Step1：输入待聚类数据集，n表示数据集规模，d表示数据集维度，即X是包含维度是d的n个列向量；基于欧氏距离对待聚类数据集X建立距离矩阵，D为对阵矩阵，其中表示数据对象和之间的相对距离；通过扩展高斯RBF核函数建立相似矩阵，数据对象和之间的相似性用来衡量，其中表示数据对象的局部缩放参数，具体定义为，即采用它与其k-近邻之间的距离的平均值来表示每个数据对象的局部分布特性，其中k是用户根据经验设置的参数；最后，将所有数据对象作为节点映射到一个完全无向图G，同时将作为边的权重来更新无向图G，并将相似矩阵S的项作为图G中节点的重要性，以衡量节点中心性； Step2：通过Step1处理后可知当图G中任意两个节点之间的路径长度为1时，在图G中的节点中心性；通过调整任意两个节点之间的路径长度来扩散节点中心性，即通过相似矩阵S的幂来获取路径长度为时的节点中心性，若满足条件，则将节点视为待聚类数据集X的阶聚类中心； Step3：假设当路径长度为时，通过Step2确定待聚类数据集X的阶聚类中心集合为，其中，则未标记的数据对象表示为；基于格式塔的接近原则，对未标记的数据对象执行标签传播规则，其中，即将未标记的对象分配给距离它最近的对象，直至完成聚类过程，输出不同路径长度下的聚类结果。

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昆明理工大学，其通讯地址为：650093 云南省昆明市五华区学府路253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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