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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种基于特征聚类的铁路轨道不平顺潜在病害辨识方法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：CN115994315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211243819.1，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于特征聚类的铁路轨道不平顺潜在病害辨识方法是由王英杰;楚杭;时瑾;张雨潇;丁有康设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征聚类的铁路轨道不平顺潜在病害辨识方法在说明书摘要公布了：本发明涉及铁路轨道不平顺病害识别技术领域，特别涉及一种基于特征聚类的铁路轨道不平顺潜在病害辨识方法，包括以下步骤：S1：整合目标区段的轨道不平顺历史动态检测数据；S2：建立轨道不平顺潜在病害辨识指标体系；S3：从历史动态检测数据中提取病害辨识指标值；S4：标准化处理病害辨识指标值，获得待聚类的样本数据集；S5：基于k‑means++算法，计算样本数据集的KL聚类指数；S6：判定目标区段是否存在病害，若不存在则提示无病害，若存在则执行S7；S7：将样本数据集聚类划分为两类，提取异常样本的位置信息，标记并完成潜在病害定位。本发明通过整合潜在病害辨识指标和聚类算法，实现潜在病害的自动定位，可指导开展线路预防修作业。

本发明授权一种基于特征聚类的铁路轨道不平顺潜在病害辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征聚类的铁路轨道不平顺潜在病害辨识方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取目标区段的轨道不平顺历史动态检测数据； S2：建立轨道不平顺潜在病害辨识指标体系，该指标体系包括绝对幅值均值、时域幅值标准差和平均滑动标准差； S3：从历史动态检测数据中提取病害辨识指标值； S4：标准化处理病害辨识指标值，获得待聚类的样本数据集； S5：基于k-means++算法，计算样本数据集的KL聚类指数； S6：判定目标区段是否存在潜在病害，若不存在则提示无潜在病害，若存在则执行S7； S7：将样本数据集聚类划分为两类，提取异常样本的位置信息，标记并完成潜在病害定位； 所述步骤S5中，按照式1并且k取值1和2分别计算KL聚类指数： ； 其中，d为特征样本的数据维度；SSEk-1和SSEk分别为聚类类别数目取k-1和k时对应的组内误差平方和；DIEFk和DIEFk+1分别为聚类类别数目取k-1和k时对应的组内距离变化值；KLk为聚类类别数目为k时的KL聚类指数； 所述步骤S6中，按照以下方法判定目标区段是否存在潜在病害：若样本数据集的KL聚类指数KL2KL1，则目标区段存在潜在病害，否则目标区段无潜在病害，其中，KL2为聚类类别数目为2时的KL聚类指数，KL1为聚类类别数目为1时的KL聚类指数。

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