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龙图腾网获悉福建师范大学;福建省气象信息中心(福建省气象档案馆)申请的专利基于密度分层聚类的多密度数据分类方法与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：CN119760453B 。

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：202411830721.5，技术领域涉及：G06F18/232；该发明授权基于密度分层聚类的多密度数据分类方法与系统是由张仕;林晨燕;张伟杰;万玥;汪波设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于密度分层聚类的多密度数据分类方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于密度分层聚类的多密度数据分类方法和分类系统，属于多维数据分类技术领域，该方法通过使用高斯混合模型对各类别数据进行密度分层，分离不同密度层中的数据，再利用DBSCAN算法识别每个密度层中的多种数据区域，形成子类别；最后利用贝叶斯模型实现子类的识别并汇总，从而实现多密度数据的分类；本发明的方法能够更准确地刻画数据的内在结构，使得贝叶斯分类器能够更加精确地适应不同密度区域的特征。

本发明授权基于密度分层聚类的多密度数据分类方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于密度分层聚类的多密度数据分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取带类别标签的数据集，数据集中的每个数据包含五个属性，分别是气温、气压、相对湿度、风速、风向；对利用原类别标签对原数据进行划分，把具有相同类别标签的数据分到同一数据集中，从而得到多个单类别数据集以及对应的类别标签，类别标签取值为0或1，分别代表真降水和假降水； 对获得的单类别数据集分别使用密度分层算法进行标签预测和聚类，得到对应的密度分层数据和对应的密度分层标签； 对获得的密度分层数据中的每个数据层使用密度聚类算法DBSCAN进行聚类，生成新的类别标签； 对每个单类别数据集使用新的类别标签以及贝叶斯公式拟合贝叶斯模型，从而实现对数据的分类； 对每个单类别数据集中的待预测数据点使用拟合得到的贝叶斯模型计算，计算待预测数据点属于新类别的概率，进而计算待预测数据点属于原类别的概率； 对于待预测数据点执行类别的概率计算，选择具有最大概率的类别作为其预测的分类标签，返回预测的类别标签； 其中，对单类别数据集使用密度分层算法包括以下步骤： 通过密度公式计算单类别数据集中每个待预测数据点的数据密度，数据密度为每个数据点与k个距离最近的数据点平均距离的倒数，得到密度数据，其中为单类别数据集中与待预测数据点距离最近的k个数据点的集合，代表数据点与数据点的欧氏距离； 对密度数据进行模型数为b的混合高斯分布EM拟合，计算ICL，模型数b在2到T之间循环迭代地执行此操作，选择最大化的ICL的bm作为混合高斯模型数，其中，T为最大模型数； 选择最优模型数bm后，利用混合高斯模型对密度数据进行预测，得到新的密度分层标签，为单类别数据集聚类后生成的第一个聚类簇的密度分层标签，代表第二个聚类簇，tm为单类别数据集Um聚类后的簇数；根据模型拟合结果将原始数据划分为不同的密度分层，得到密度分层数据。

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福建师范大学;福建省气象信息中心(福建省气象档案馆)，其通讯地址为：350117 福建省福州市闽侯县上街镇乌龙江中大道18号福建师范大学旗山校区；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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