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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于纹理特征和HBA-DELM算法的空气源热泵除霜控制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：CN115205280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202210960683.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于纹理特征和HBA-DELM算法的空气源热泵除霜控制方法是由徐英杰;谢勇设计研发完成，并于2022-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于纹理特征和HBA-DELM算法的空气源热泵除霜控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于纹理特征和HBA‑DELM算法的空气源热泵除霜控制方法，包括以下步骤：采集样本图像并构建按正、负样本图像分类的图像数据集；对图像数据集中的样本图像进行图像预处理和光照预处理，以得到预处理后的图像数据集；对预处理后的图像数据集中的样品图像进行局部HOG特征和全局GLCM特征提取，并加权融合两种特征获得多尺度融合特征；利用深度极限学习机对多尺度融合特征信息进行特征训练，并通过蜜獾算法优化深度极限学习机，从而构建HBA‑DELM算法模型；利用HBA‑DELM算法模型对空气源热泵系统进行除霜检测并根据除霜检测结果进行相应的除霜控制。本发明可对空气源热泵结霜状态做出精准识别和相应的除霜操作，减少误除霜事故的发生和能源浪费。

本发明授权一种基于纹理特征和HBA-DELM算法的空气源热泵除霜控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于纹理特征和HBA-DELM算法的空气源热泵除霜控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集样本图像，并基于临界除霜控制点将采集的样本图像划分为正、负数据集，以形成图像数据集； S2、对图像数据集中的样本图像进行图像预处理和光照预处理，以得到预处理后的图像数据集； S3、对预处理后的图像数据集中的样品图像进行局部HOG特征和全局GLCM特征提取，并对两种特征进行加权融合以获得多尺度融合特征信息； S4、采用深度极限学习机的交叉验证对提取的多尺度融合特征信息进行特征训练，并通过蜜獾算法优化深度极限学习机，从而构建HBA-DELM算法模型； S5、利用HBA-DELM算法模型对空气源热泵系统进行除霜检测； S6、基于步骤S5中的除霜检测结果进行除霜控制； 步骤S4中，所述蜜獾算法优化深度极限学习机的步骤包括： S4.1、初始化种群和随机位置； S4.2、使用适应度函数计算每个蜜獾的位置Xi相应的适应度值fi； S4.3、保存猎物的最佳位置Xprey，进而得到目标适应度fprey； S4.4、更新蜜獾个体的适应度值，比较更新后的适应度值和更新前的适应度值，若更新后的适应度值小于更新前的适应度值，则将更新后的适应度值作为蜜獾个体的适应度值，并将更新后的适应度值对应的更新后的蜜獾个体位置作为蜜獾个体的位置，反之，蜜獾个体则保持更新前的适应度值和位置； S4.5、重复步骤S4.4，直至蜜獾个体的适应度值小于或等于目标适应度fprey以表明蜜獾个体达到猎物最佳位置，否则继续迭代直至达到预设迭代次数。

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