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龙图腾网获悉江西水利电力大学申请的专利一种基于融合马氏距离的多阶段时空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：CN121051489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511575406.7，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权一种基于融合马氏距离的多阶段时空聚类方法及系统是由赵嘉;曹浩;李璠;康水平;甄岩;张翼英;陆欣设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于融合马氏距离的多阶段时空聚类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于融合马氏距离的多阶段时空聚类方法及系统。所述方法包括：获取时空数据集，并确定数据集中样本的时空近邻关系；计算样本的空间连通距离与时间衰减距离；利用马氏距离融合所述空间连通距离与时间衰减距离，获得样本的相对距离；根据样本的局部密度和所述相对距离，从所述数据集中选取类簇中心；采用多阶段分配策略将非类簇中心样本分配至对应的类簇中；其中，所述多阶段分配策略包括基于时空共享近邻的必然分配阶段和基于加权相似度矩阵的相似度分配阶段。本发明解决了现有时空聚类算法对时空属性耦合处理不足、对分配误差敏感的关键问题，显著提升了在智能交通分析、地震序列识别等领域的聚类准确性、鲁棒性与实用性。

本发明授权一种基于融合马氏距离的多阶段时空聚类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于融合马氏距离的多阶段时空聚类方法，其特征在于，包括： 获取并读取时空数据集，对所述时空数据集中的数据进行预处理后，计算所述时空数据集中的每个样本的时间近邻集合和空间近邻集合；其中，任意两不同样本的所述空间近邻集合的公共部分为两不同样本的空间共享近邻集合，任意两不同样本的所述时间近邻集合的公共部分为两不同样本的时间共享近邻集合，由此确定数据集中样本的时空近邻关系； 计算样本的空间连通距离与时间衰减距离； 利用马氏距离融合所述空间连通距离与时间衰减距离，获得样本的相对距离； 根据样本的局部密度和所述相对距离，从所述数据集中选取类簇中心； 采用多阶段分配策略将非类簇中心样本分配至对应的类簇中；其中，所述多阶段分配策略包括基于时空共享近邻的必然分配阶段、基于加权相似度矩阵的相似度分配阶段以及基于密度峰值的密度峰值聚类分配阶段； 其中，所述基于时空共享近邻数量的必然分配阶段为，若一样本与某类簇中心的时空共享近邻数量均超过预设阈值，则将该样本必然分配至该类簇中心所在的类簇； 所述基于加权相似度矩阵的相似度分配阶段为，遍历未分配样本，将其分配至与之具有最高加权相似度的已分配样本所属的类簇； 所述基于密度峰值的密度峰值聚类分配阶段为，对于经过上述两阶段仍未分配的极少量样本，沿用传统密度峰值聚类策略，将其分配到其马氏距离最近且密度更高的邻居所属类簇。

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江西水利电力大学，其通讯地址为：330006 江西省南昌市高新区天祥大道289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”。

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