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龙图腾网获悉盐城工学院;盐城工学院技术转移中心有限公司申请的专利一种基于层次聚类的机械臂抓握稳定性分类方法及系统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：CN119589655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202311741303.4，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于层次聚类的机械臂抓握稳定性分类方法及系统是由徐森;刘轩绮;卞学胜;郭乃瑄;许贺洋;徐秀芳;花小朋;陈博炜;徐畅;孙雯;高婷设计研发完成，并于2023-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于层次聚类的机械臂抓握稳定性分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于层次聚类的机械臂抓握稳定性分类方法及系统，其中，方法包括：步骤S1：将机械臂的传感器获取的数据转换为图数据并进行节点嵌入；步骤S2：对图数据进行簇间聚类；步骤S3：对簇间聚类分层后的每个簇的内部进行层次聚类；步骤S4：进行簇间合并；步骤S5：采用具有sigmoid的全连接层进行二值分类。本发明的基于层次聚类的机械臂抓握稳定性分类方法及系统，以提高节点在获取更深层特征信息能力的同时，使得聚类的结果更加精确，分界线更加清晰；同时用GAT进行节点嵌入，以加快节点自动学习特征信息的速度；将更精确，更高效的图结构聚类性能用于机械臂抓取稳定性的分类中，提高机械稳定工作率。

本发明授权一种基于层次聚类的机械臂抓握稳定性分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于层次聚类的机械臂抓握稳定性分类方法，其特征在于，包括： 步骤S1：将机械臂的传感器获取的数据转换为图数据并进行节点嵌入； 步骤S2：对图数据进行簇间聚类； 步骤S3：对簇间聚类分层后的每个簇的内部进行层次聚类； 步骤S4：进行簇间合并； 步骤S5：采用具有sigmoid的全连接层进行二值分类； 其中，步骤S1：将机械臂的传感器获取的数据转换为图数据并进行节点嵌入，包括： 步骤S11：将机械臂的传感器获取的数据转换为图数据，其中，图数据表示为；式中，为节点集，表示一组图数据有个节点，表示一组无向边； 步骤S12：对每个节点应用由权重矩阵W参数化共享线性变化，在节点上执行自注意——共享机制，注意力系数如下： ； 式中，为第i个和第j个节点的两节点间的注意力系数，分别为第i个和第j个节点的特征向量； 步骤S13：使用softmax函数在第j个节点的所有选择中进行规范化。

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