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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利基于优化聚类和分数阶误差反传网络轮廓提取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：CN118628517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202410827228.1，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权基于优化聚类和分数阶误差反传网络轮廓提取方法及系统是由彭涛;阮怡文;陈新建;张光宇;朱伟芳;向德辉设计研发完成，并于2024-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于优化聚类和分数阶误差反传网络轮廓提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于优化聚类和分数阶误差反传网络轮廓提取方法及系统，涉及轮廓提取技术领域，包括：获取采样点，利用采样点生成凸包的边界，根据凸包边界计算凸包内点；根据凸包内点和采样点计算Voronoi图并构建凸多边形，判断Voronoi图是否稳定，不稳定则重新计算凸包至稳定，如稳定则提炼Voronoi点，并以Voronoi点计算Voronoi圆以寻找拐点；将拐点计算得出MinPts，并寻找使用簇点，计算簇点轮廓系数，根据簇点轮廓系数并确定最优簇点；计算最优簇点是否收敛，如不收敛则重新计算凸包，如收敛则计算获得数据序列；并至预先建立的初始化分数阶误差反传模型内训练，输出得到最终光滑对象轮廓。

本发明授权基于优化聚类和分数阶误差反传网络轮廓提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于优化聚类和分数阶误差反传网络轮廓提取方法，其特征在于，方法包括以下步骤： 获取采样点，利用采样点计算凸包，并寻找凸包起始点，根据凸包起始点计算极角，根据极角将凸包的点进行排序，根据排序的点利用栈操作生成凸包的边界，根据凸包边界计算凸包内点； 根据凸包内点和采样点计算Voronoi图并构建凸多边形，判断Voronoi图是否稳定，如不稳定则重新计算凸包至稳定，如稳定则提炼Voronoi点，并以Voronoi点计算Voronoi圆，提取Voronoi圆的半径并进行排序，根据排序的半径寻找拐点； 将拐点输入密度噪声空间聚类算法中计算得出MinPts，选取、保存邻域内点数大于等于MinPts的点，如无，则重新计算凸包，如有则进行簇点更新，并寻找使用簇点，计算簇点轮廓系数，根据簇点轮廓系数并确定最优簇点； 计算最优簇点是否收敛，如不收敛则重新计算凸包，如收敛则获得闭合多边形，将闭合多边形利用投射机制获得数据序列；将数据序列输入至预先建立的初始化分数阶误差反传模型内训练，输出得到最终光滑对象轮廓。

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