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龍圖騰網恭喜上海浦東發展銀行股份有限公司申請的專利自組織映射的權重粒子群均值聚類方法、裝置、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113850327B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111128532.X，技術領域涉及：G06F18/23213；該發明授權自組織映射的權重粒子群均值聚類方法、裝置、設備及存儲介質是由崔國榮設計研發完成，并于2021-09-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本自組織映射的權重粒子群均值聚類方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明實施例公開了一種自組織映射的權重粒子群均值聚類方法、裝置、設備及存儲介質。通過該方法可以實現對原始樣本數據進行聚類，首先使用SOM聚類算法對原始樣本數據進行粗聚類可以得到K個粗聚類簇和粗聚類中心，由此可以確定聚類簇數和初始聚類中心，然后再基于確定的粗聚類簇和粗聚類中心對原始樣本數據進行細聚類以得到目標聚類中心，由于細聚類的初始聚類簇數和聚類中心是確定的，與傳統的聚類算法初始值是隨機的情況相比，本申請可以提高聚類的準確性和聚類效果，解決傳統聚類算法對初始值敏感的問題，且聚類時無需對樣本進行標記，可以適用于所有樣本的聚類，能夠提高對樣本的適用性。

本發明授權自組織映射的權重粒子群均值聚類方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種自組織映射的權重粒子群均值聚類方法，其特征在于，包括：獲取原始樣本數據，其中，所述原始樣本數據為軟件畫像數據；使用SOM聚類算法對所述原始樣本數據進行粗聚類，得到K個粗聚類簇和粗聚類中心；其中，K為自然數；基于所述粗聚類簇和所述粗聚類中心對所述原始樣本數據進行細聚類，得到目標聚類中心，其中，細聚類的聚類簇的數量與粗聚類簇的數量相同，細聚類的聚類中心是所述粗聚類中心；其中，所述使用SOM聚類算法對所述原始樣本數據進行粗聚類，得到K個粗聚類簇，包括：將所述原始樣本數據輸入到基于SOM聚類算法的粗聚類模型進行循環迭代處理；當迭代次數達到第一預設迭代次數時，輸出達到所述第一預設迭代次數時所述粗聚類模型的各神經元權值；依次計算每個原始樣本數據與各神經元權值的內積，形成內積矩陣，并將每個原始樣本數據最大內積在內積矩陣中的元素位置作為每個原始樣本數據的獲勝索引；將相同內積值的獲勝索引所對應的原始樣本數據進行歸類，以得到屬于K類的K個所述粗聚類簇；所述基于所述粗聚類簇和所述粗聚類中心對所述原始樣本數據進行細聚類，得到目標聚類中心，包括：使用所述原始樣本數據初始化多個粒子的位置和速度；根據每個初始化的粒子的位置和速度計算每個粒子的適應度值和粒子種群的適應度值；根據所述每個粒子的適應度值，確定每個粒子的局部最優位置向量，以及根據所述粒子種群的適應度值，確定粒子種群的全局最優位置向量；將所述粗聚類簇和所述粗聚類中心初始化為當前聚類簇和當前聚類中心；按照歐氏距離公式依次計算每個粒子分別到K個當前聚類簇的距離，并按照近鄰原則將每個粒子劃分到最近的當前聚類簇中；根據聚類中心計算公式更新所述當前聚類中心；根據所述粒子的局部最優位置向量和粒子種群的全局最優位置向量，更新每個粒子的位置和速度，并計算更新位置和速度后的粒子的適應度值和粒子種群的適應度值；返回執行將粒子劃分入當前聚類簇的操作，直到迭代到第二預設迭代次數時停止迭代，并將達到所述第二預設迭代次數時的當前聚類中心作為目標聚類中心，其中，所述第二預設迭代次數為粒子的適應度值和粒子所在種群的適應度值最小時的迭代次數。

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