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龙图腾网获悉四川九洲电器集团有限责任公司申请的专利电磁信号聚类方法及系统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：CN115409108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211049401.7，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权电磁信号聚类方法及系统是由高晓利;程旗;李捷;杨晓丽;王维;包庆红;唐培人设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本电磁信号聚类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种电磁信号聚类方法及系统，属于电磁信号处理技术领域，解决了现有技术中电磁信号分选配对困难的问题。该方法包括：接收若干个电磁信号，基于残差网络模型提取得到若干个多层级语义特征；按照如下步骤进行多次迭代，获取每次迭代的聚类结果：将所述若干个多层级语义特征随机分成多个样本集；确定每一个样本集对应的第二聚类结果；将所述多个样本集对应的多个第二聚类结果，作为本次迭代的第三聚类结果；根据多次迭代获取的多个所述第三聚类结果，利用投票机制确定所述若干个多层级语义特征的第四聚类结果。实现了电磁信号的准确聚类。

本发明授权电磁信号聚类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电磁信号聚类方法，其特征在于，该方法包括： 接收若干个电磁信号，基于残差网络模型提取每个电磁信号对应的多层级语义特征，得到若干个多层级语义特征； 按照如下步骤进行多次迭代，获取每次迭代的聚类结果：将所述若干个多层级语义特征随机分成多个样本集；对于每一个样本集，采用多种聚类方法进行聚类，得到每一种聚类方法对应的第一聚类结果；根据所述多种聚类方法对应的多个第一聚类结果，利用投票机制确定每一个样本集对应的第二聚类结果；将所述多个样本集对应的多个第二聚类结果，作为本次迭代的第三聚类结果； 根据多次迭代获取的多个所述第三聚类结果，利用投票机制确定所述若干个多层级语义特征的第四聚类结果，将所述第四聚类结果作为所述若干个多层级语义特征对应的所述若干个电磁信号的聚类结果； 该方法包括：基于粒计算确定所述若干个多层级语义特征的聚类初始中心； 所述对于每一个样本集，采用多种聚类方法进行聚类，得到每一种聚类方法对应的第一聚类结果包括： 对于每一个样本集，根据所述聚类初始中心，采用多种聚类方法进行聚类，得到每一种聚类方法对应的第一聚类结果； 所述基于粒计算确定所述若干个多层级语义特征的聚类初始中心包括： 计算所述若干个多层级语义特征之间的相似度； 根据所述相似度和相似度阈值建立所述若干个多层级语义特征之间的模糊相似矩阵，基于所述模糊相似矩阵得到每一个多层级语义特征的相似特征，将每一个多层级语义特征及对应的相似特征的集合作为一个粒子；基于所述若干个多层级语义特征，得到若干个粒子； 计算所述若干个粒子的粒密度和平均粒密度，根据所述粒密度和所述平均粒密度确定有效粒子集； 根据所述有效粒子集确定所述若干个多层级语义特征的所述聚类初始中心； 所述根据所述有效粒子集确定所述若干个多层级语义特征的所述聚类初始中心包括： 计算所述有效粒子集中每一个粒子的粒子中心，粒子中心定义为： 其中，Cq表示有效粒子集中第q个粒子的粒子中心，第q个粒子中包括Q个对象，每个对象为一个多层级语义特征；xqk1表示Q个对象中第k1个对象的多层级语义特征，xqk2表示Q个对象中第k2个对象的多层级语义特征； 根据每一个粒子的粒密度对粒子进行排序；将所述有效粒子集中最大粒密度粒子的粒子中心作为第一个聚类中心；将与最大粒密度粒子的粒子中心欧氏距离最远且粒密度最大的粒子作为第二个聚类中心； 计算有效粒子集中的剩余粒子中的每一个剩余粒子中心与已确定的聚类中心的欧式距离，从上述欧式距离中取最小值作为该剩余粒子的聚类距离；比较各剩余粒子的聚类距离，取聚类距离最大值对应的粒子的粒子中心作为下一个聚类中心，重复执行本步骤，直至聚类距离最大值不满足设定的聚类距离阈值条件； 将得到的各个聚类中心作为所述多个多层级语义特征的所述聚类初始中心。

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