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龙图腾网获悉中远海运科技股份有限公司;上海船舶运输科学研究所有限公司申请的专利一种基于K-means与XG-Boost的船型分类预测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：CN116340797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202310108822.0，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于K-means与XG-Boost的船型分类预测方法及系统是由王绍函;王翔宇设计研发完成，并于2023-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于K-means与XG-Boost的船型分类预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于K‑means与XG‑Boost的船型分类预测方法及系统，先获取船舶数据并进行预处理，再采用K‑means聚类算法对预处理后的船舶数据中的每种数据分别进行聚类获得多个簇，并计算出每个簇内所有数据的误差平方和，根据误差平方和计算出每种数据的分类数量并利用手肘法选择一定的分类数量，根据分类数量对所有已聚类的船舶进行船型标记，然后将标记好船型的船舶作为训练集样本，采用XG‑Boost分类算法对训练集样本进行训练得到多个分类预测模型，并对多个分类预测模型进行验证，得到最优分类预测模型，根据最优分类预测模型预测出全球所有船舶的船型并进行标记。本发明能够对全球所有船舶进行准确分类，且在保证准确率的同时避免了模型的过拟合与欠拟合。

本发明授权一种基于K-means与XG-Boost的船型分类预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于K-means与XG-Boost的船型分类预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据获取及预处理步骤：获取船舶数据，并对所述船舶数据进行预处理； 船型分类及标记步骤：采用K-means聚类算法对预处理后的船舶数据中的每种数据分别进行聚类，获得多个簇，并计算出每个簇内所有数据的误差平方和，再将所有簇的误差平方和进行求和进而计算出所有簇的总误差平方和，根据总误差平方和计算出每种数据的分类数量，根据每种数据的分类数量对所有已聚类的船舶进行船型标记；所述船舶数据中的每种数据包括主机额定功率、运营航速、载重吨、三级船型、总船长、船深、吃水、排水和额定主机转速； 船型分类预测步骤：将标记好船型的船舶作为训练集样本，采用XG-Boost分类算法对训练集样本进行训练得到多个分类预测模型，并对多个训练好的分类预测模型进行验证，得到最优分类预测模型，根据最优分类预测模型预测出全球所有船舶的船型并进行标记。

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中远海运科技股份有限公司;上海船舶运输科学研究所有限公司，其通讯地址为：200135 上海市浦东新区民生路600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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