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龙图腾网获悉兰州大学;中国科学院西北生态环境资源研究院申请的专利基于聚类处理的流域生态异常监测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：CN120449054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510907946.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于聚类处理的流域生态异常监测方法是由王宝;巩杰;坎国斌;牛艺博;王鹏龙设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于聚类处理的流域生态异常监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于聚类处理的流域生态异常监测方法，方法包括数据采集、流域生态映射、半径优化、初始聚类中心选取、流域生态数据聚类处理和流域生态异常监测。本发明属于生态监测领域，具体是指基于聚类处理的流域生态异常监测方法，本方案引入时间权重系数构造时间融合特征向量，提高对突发情况的灵敏度；通过迭代调整半径，自动适应采样密度，提升监测准确性；引入时间变化因子，构建复合指标选取核心参考点，客观地强调最具代表性的核心位置；引入样本权重强化异常监测，通过核心参考点引导，不断调整对不同指标的关注程度，提升重要生态变量的影响力；基于指标稳定性更新权重，区分不同指标对异常监测的贡献程度，进而提高异常监测效果。

本发明授权基于聚类处理的流域生态异常监测方法在权利要求书中公布了：1.基于聚类处理的流域生态异常监测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：数据采集；采集流域生态数据； 步骤S2：流域生态映射；基于流域生态数据，通过引入时间权重系数构造时间融合特征向量；进而得到采样点间距离； 步骤S3：半径优化；设置初始半径，基于局部密度和实际平均密度，迭代调整半径； 步骤S4：初始聚类中心选取；基于采样点间距离和半径，引入时间变化因子构建复合指标，最终选取初始聚类中心和核心参考点； 步骤S5：流域生态数据聚类处理；对时间融合特征向量进行加权核K-means聚类处理，构建核心参考点引导的目标函数； 步骤S6：流域生态异常监测；对聚类结果使用局部离群因子进行异常监测； 在步骤S2中，所述流域生态映射是设第i个采样点在时刻t的归一化后流域生态数据为，选取滑动窗口长度T，对每个延迟步引入时间权重系数，表示为：；控制历史信息衰减速率；构造时间融合特征向量，表示为：；其中，T是滑动时间窗口长度；k是时刻点索引；和分别是第i个采样点在时刻t-1和时刻t-T采集到的生态数据向量；是信息衰减速率参数；、、和是不同时刻的时间权重系数；是向量拼接算子；是第i个采样点的时序融合特征向量；对任意两采样点和的时间融合特征向量和，得到；进而构造全流域采样点两两间的距离，表示为：；其中，是时序相似度指标；是带宽参数；是第i个采样点和第j个采样点的距离；是映射函数。

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兰州大学;中国科学院西北生态环境资源研究院，其通讯地址为：730000 甘肃省兰州市城关区天水南路222号；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”。