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龙图腾网获悉中国人民解放军海军工程大学申请的专利基于开源资料检索的目标信息挖掘方法及装置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：CN121478974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202610018376.8，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于开源资料检索的目标信息挖掘方法及装置是由傅冰;石章松;周瑛;徐慧慧;刘一飞;吴昊设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于开源资料检索的目标信息挖掘方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于开源资料检索的目标信息挖掘方法及装置，该方法包括：收集与目标相关的开源资料，并对所述开源资料进行预处理；利用自然语言处理技术从预处理后的开源资料中提取文本特征；采用改进的PSO‑K‑means聚类算法对提取的文本特征进行聚类分析，得到目标信息挖掘结果，所述改进的PSO‑K‑means聚类算法中的聚类簇数K可动态调整和或粒子速度使用自适应惯性权重进行更新。本发明显著提升了信息挖掘的准确性和效率。

本发明授权基于开源资料检索的目标信息挖掘方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于开源资料检索的目标信息挖掘方法，其特征在于，包括： 收集与目标相关的开源资料，并对所述开源资料进行预处理； 利用自然语言处理技术从预处理后的开源资料中提取文本特征； 采用改进的PSO-K-means聚类算法对提取的文本特征进行聚类分析，得到目标信息挖掘结果，所述改进的PSO-K-means聚类算法中的聚类簇数K可动态调整和或粒子速度使用自适应惯性权重进行更新； 采用改进的PSO-K-means聚类算法对提取的文本特征进行聚类分析，得到目标信息挖掘结果，包括： 初始化粒子群，随机生成所述粒子群中每个粒子的初始位置和初始速度，每个粒子的位置包括K个聚类中心的坐标向量，并初始化每个粒子的个体最优位置、适应度值和所述粒子群的全局最优位置； 根据每个粒子的当前位置对应的K个聚类中心，使用K-means算法对所述文本特征进行聚类，根据聚类结果计算每个粒子的当前适应度值； 将每个粒子的当前适应度值与每个粒子的个体历史最优适应度值进行比较，根据比较结果更新每个粒子的个体最优位置； 将所有粒子的当前适应度值中的最优适应度值与所述粒子群的历史全局最优适应度值进行比较，根据比较结果更新所述粒子群的全局最优位置； 根据每个粒子的历史个体最优位置、粒子群的历史全局最优位置和每个粒子的当前位置，更新每个粒子的速度和位置； 根据每个粒子更新后的位置对应的聚类中心，使用所述K-means算法计算得到各簇新的质心坐标，使用各簇新的质心坐标更新每个粒子的当前位置，直到所述粒子群的迭代次数达到预设最大迭代次数或全局最优适应度值小于预设值； 将全局最优位置对应的聚类中心，作为最终的目标信息挖掘结果。

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