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龙图腾网获悉河海大学申请的专利基于信息熵加权Canopy-K-means算法的大跨屋盖风压分区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：CN121563323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610083790.7，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于信息熵加权Canopy-K-means算法的大跨屋盖风压分区方法及系统是由邱冶;史汶沂;伞冰冰;王菲设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信息熵加权Canopy-K-means算法的大跨屋盖风压分区方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于信息熵加权Canopy‑K‑means算法的大跨屋盖风压分区方法及系统，该方法通过引入信息熵与类内标准差作为权重因子，对Canopy算法的阈值和进行自适应修正，以自动获取最优阈值，随后利用Canopy算法确定初始聚类中心。此外，通过引入聚类有效性指标，精准判定最优聚类数目值。因此，算法能够有效降低阈值、聚类中心和聚类数目中心等初始值选取的盲目性，合理且高效地获得大跨屋盖表面的最优风压分区结果，具有重要的工程实用价值。

本发明授权基于信息熵加权Canopy-K-means算法的大跨屋盖风压分区方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于信息熵加权Canopy-K-means算法的大跨屋盖风压分区方法，其特征在于：包括， 步骤1，对大跨屋盖风压系数的数据集进行标准化处理，并基于标准化后的数据集，计算各测点的标准化后风压系数与全局均值之间的距离序列； 步骤2，利用步骤1获得的距离序列，构建基于信息熵加权的综合评价指标，并基于综合评价指标最优原则，确定Canopy聚类的最优阈值； 步骤3，利用步骤2获得的最优阈值，对测点进行Canopy聚类； 步骤4，以步骤3获得的聚类中心测点作为K-means的初始聚类中心进行迭代计算，确定最优聚类数目； 步骤5，基于步骤4获得的最优聚类数目，其对应K-means聚类结果即为大跨屋盖风压分区结果； 所述利用步骤1获得的距离序列，构建基于信息熵加权的综合评价指标，并基于综合评价指标最优原则，确定Canopy聚类的最优阈值包括， 利用步骤1获得的距离序列，计算候选阈值集合T={t1,t2,…,tj},j=1,2,…,m，tj表示候选阈值j，m表示候选阈值数量； 利用候选阈值ti将标准化后的数据集划分为Group1tj和Group2tj两组： ，， 式中，M为采样间距；表示测点i的标准化后风压系数与全局均值之间的欧式距离，i=1,2,…,n，n为测点总数； 基于信息熵加权的综合评价指标，评价不同候选阈值下的聚类质量：分别 ， 式中，Jti表示tj的综合评价指标，，Hti表示tj的信息熵，p1和p2分别表示Group1tj和Group2tj的比例值，，，n1和n2分别表示Group1tj和Group2tj对应的测点总数，λ为权重系数，，，，为测点i1的标准化后风压系数，为测点i2的标准化后风压系数，和分别为Group1tj和Group2tj的全局均值； 基于综合评价指标，确定Canopy聚类的最优阈值为： ， ， 式中，T1和T2为Canopy聚类的第一和第二最优阈值，α为权重系数。

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