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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利基于ART2A算法的颗粒物聚类方法、装置、设备和存储介质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：CN115840899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211371040.8，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权基于ART2A算法的颗粒物聚类方法、装置、设备和存储介质是由卢瀚仑;李磊;黄正谱;杜绪兵;李雪;李梅设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ART2A算法的颗粒物聚类方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及颗粒物的处理技术领域，提供了一种基于ART2A算法的颗粒物聚类方法、装置、设备和存储介质，可以降低类间相关性以减少分类数量。本申请中，获取多个颗粒物的质谱以及本轮的类中心质谱矩阵；根据颗粒物的质谱和本轮的类中心质谱矩阵，将各颗粒物划分到质谱相似的类中心下，完成本轮分类；根据本轮划分到类中心下的颗粒物的质谱、颗粒物与类中心之间的相似度，对本轮的类中心质谱矩阵进行更新，得到下轮的类中心质谱矩阵；其中，颗粒物与划分到的类中心之间的相似度越高，在本轮的类中心质谱矩阵中，对该类中心的质谱的更新程度越小，相似度越低，更新程度越大；根据多个颗粒物的质谱以及下轮的类中心质谱矩阵，对多个颗粒物进行下轮分类。

本发明授权基于ART2A算法的颗粒物聚类方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于ART2A算法的颗粒物聚类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个颗粒物的质谱以及本轮的类中心质谱矩阵； 根据颗粒物的质谱和本轮的类中心质谱矩阵，将各颗粒物划分到质谱相似的类中心下，完成本轮分类； 根据本轮划分到类中心下的颗粒物的质谱、颗粒物与类中心之间的相似度，从本轮的类中心质谱矩阵中找出最大相似度值对应的类中心的质谱，若所述最大相似度值大于或等于设定阈值，对所述最大相似度值对应的类中心的质谱进行更新，得到下轮的类中心质谱矩阵；所述最大相似度值对应的类中心的质谱的更新过程可表示为： ； ； 其中，所述为自适应学习速率函数，所述自适应学习速率函数用于实现所述类中心的质谱的更新程度与所述相似度之间的负相关关系；所述maxP为所述最大相似度值；所述mi为从质谱稀疏矩阵中随机选择的颗粒物的质谱，所述质谱稀疏矩阵由多个颗粒物的质谱组成；所述wk为所述最大相似度值对应的类中心的质谱；所述K、所述C、所述L为固定值；所述为归一化处理；所述最大相似度值maxP越大，所述自适应学习速率函数的值越小，对所述类中心的质谱wk的更新程度越小； 若所述最大相似度值小于所述设定阈值，将所述颗粒物的质谱作为新的类中心质谱，加入到所述类中心质谱矩阵中，更新所述类中心质谱矩阵的类中心质谱的数量，以及更新所述颗粒物的质谱在所述类中心质谱矩阵中的列号； 其中，颗粒物与划分到的类中心之间的相似度越高，在本轮的类中心质谱矩阵中，对该类中心的质谱的更新程度越小，相似度越低，更新程度越大； 根据所述多个颗粒物的质谱以及下轮的类中心质谱矩阵，对所述多个颗粒物进行下轮分类。

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暨南大学，其通讯地址为：510665 广东省广州市天河区黄埔大道西601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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