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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于分类模型的玻璃分类方法、装置、设备及介质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：CN116628558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310721927.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于分类模型的玻璃分类方法、装置、设备及介质是由李盈;汤杰蓉;饶鋆礽;王俞涵;谭真;肖卫东设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分类模型的玻璃分类方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于分类模型的玻璃分类方法、装置、设备及介质。所述方法包括：通过构建基于机器学习的分类模型自动提取玻璃样本数据的化学成分判别特征，并根据分类模型中的判别单元根据化学成分判别特征构建线性判别函数，基于线性判别函数对玻璃样本数据进行初步分类，进一步地，利用分类模型中的亚分类单元采用K均值聚类算法对初步分类结果进行细致的亚类划分，得到亚类划分结果。采用本方法能够通过大规模数据的学习和训练分类模型，基于分类模型提取玻璃样本数据的不同化学成分特征，并进行玻璃样本数据的初步分类和亚类划分，提高了玻璃分类的准确性和可靠性。

本发明授权基于分类模型的玻璃分类方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于分类模型的玻璃分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取玻璃样本数据集，并将所述玻璃样本数据集划分为训练集和测试集； 将所述训练集中的玻璃样本数据输入预先构建的分类模型进行训练，直至达到预设的训练结束条件，得到训练好的分类模型；其中，所述分类模型包括依次连接的特征提取单元、判别单元和亚分类单元，所述特征提取单元用于提取所述玻璃样本数据的化学成分判别特征；所述判别单元用于根据Fisher判别方法计算所述化学成分判别特征的判别系数，并根据所述判别系数构建线性判别函数来对所述玻璃样本数据进行分类，得到初步分类结果；所述亚分类单元用于根据K均值聚类算法对所述初步分类结果进行亚类划分，得到亚类划分结果； 将所述测试集中的待分类玻璃样本数据输入所述训练好的分类模型进行玻璃类型分类，输出得到待分类玻璃样本数据所属的类型； 所述判别单元还用于根据Fisher判别方法分别计算所述化学成分判别特征的高钾玻璃判别系数和铅钡玻璃判别系数，并根据所述高钾玻璃判别系数和铅钡玻璃判别系数构建高钾玻璃线性判别函数和铅钡玻璃线性判别函数，分别表示为 其中，表示高钾玻璃线性判别函数、表示铅钡玻璃线性判别函数，分别表示所述化学成分判别特征中的氧化钾含量、氧化铅含量、氧化钡含量、氧化锶含量以及二氧化硅含量，分别表示所述氧化钾含量、氧化铅含量、氧化钡含量、氧化锶含量以及二氧化硅含量的高钾玻璃判别系数，表示所述氧化钾含量、氧化铅含量、氧化钡含量、氧化锶含量以及二氧化硅含量的铅钡玻璃判别系数，和分别表示第一设定常数和第二设定常数； 根据所述和对所述玻璃样本数据进行分类，得到初步分类结果，其中，当时，将所述玻璃样本数据分类为高钾玻璃样本，当时，将所述玻璃样本数据分类为铅钡玻璃样本。

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