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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一种基于深度嵌入式聚类神经网络的声速剖面聚类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：CN116451101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310234960.3，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于深度嵌入式聚类神经网络的声速剖面聚类方法是由梁真瑜;陈乐天;肖汶斌;廖思远;胡雨翔;肖承晟;陶世元设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度嵌入式聚类神经网络的声速剖面聚类方法在说明书摘要公布了：本发明属于海洋声速剖面聚类技术领域，尤其涉及一种基于深度嵌入式聚类神经网络的声速剖面聚类方法。包括如下步骤：采用声速公式转换获得声速剖面数据集；对待聚类目标海域的月平均声速剖面数据集进行标准化处理作为训练数据集；搭建自编码器进行预训练；利用声速梯度数据集训练深度嵌入式聚类神经网络进行聚类，并将聚类结果可视化。本发明改进DEC算法将其应用于声速剖面聚类，将声速剖面特征提取步骤与聚类步骤链接起来，采用深度学习技术对2个步骤进行同时优化，得到更合理的聚类效果；且该优化过程基于深度学习神经网络自动运行完成，优化过程中不需要人为的干预，操作简便，可以推广应用于全球不同海域的声速剖面聚类，适用性广泛。

本发明授权一种基于深度嵌入式聚类神经网络的声速剖面聚类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度嵌入式聚类神经网络的声速剖面聚类方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，基于高分辨率海洋再分析产品提供的待聚类目标海域的经度、纬度以及海水的温度、盐度、水深数据，采用声速公式转换获得待聚类目标海域的月平均声速剖面数据集； 步骤2，对待聚类目标海域的月平均声速剖面数据集进行预处理，统一深度间隔及最大深度，采用梯度公式换算得到的声速梯度数据集进行标准化处理，标准化的声速梯度数据集将作为用于训练、验证与测试深度嵌入式聚类神经网络的数据集； 步骤3，搭建AE自编码器，AE自编码器由编码器特征提取网络和解码器神经网络顺序连接而成；利用声速梯度数据集对AE自编码器进行预训练，预训练完成后，仅保留编码器特征提取网络用作高维度数据空间向低维度特征空间的初始映射； 步骤4，将软聚类层嵌入编码器特征提取网络，得到深度嵌入式聚类神经网络，再次利用声速梯度数据集训练该网络，基于KL散度计算软聚类结果的损失，并将损失反馈给编码器特征提取网络及软聚类层进行双重优化； 步骤5，利用训练好的深度嵌入式聚类神经网络进行声速剖面聚类，并将聚类结果可视化，采用内部评估法中的平均畸变程度与轮廓系数两个指标评价聚类质量。

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