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龍圖騰網恭喜南京中興金易數字科技有限公司申請的專利一種基于疫病大數據的發病隱患智能分析處理系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119339973B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411885203.3，技術領域涉及：G16H70/60；該發明授權一種基于疫病大數據的發病隱患智能分析處理系統及方法是由王伯陽設計研發完成，并于2024-12-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于疫病大數據的發病隱患智能分析處理系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于疫病大數據的發病隱患智能分析處理系統及方法，屬于疫病大數據技術領域。建立氣候性病害檔案庫，以存儲氣候性病害病歷；基于病理初期癥狀產生時間數據簇和病理晚期癥狀產生時間數據簇，鎖定氣候性病害病歷，并追溯捕捉發病類型和氣象誘導因子，以產生特征驅動標簽；分別將病理初期樣本集和病理晚期樣本集依次映射到病理初期特征矩陣和病理晚期特征矩陣中，分別得到附帶時間節點標記的病理初期特征矩陣和病理晚期特征矩陣；分析病理初期和病理晚期之間的時間相關系數，評估病理初期和病理晚期之間是否存在發病隱患關系；進而，能夠長期監測早疫病和晚疫病之間的相關關系，并為晚疫病的發病隱患提供時間預測輔助。

本發明授權一種基于疫病大數據的發病隱患智能分析處理系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于疫病大數據的發病隱患智能分析處理方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：步驟S1：建立氣候性病害檔案庫，以存儲氣候性病害病歷，所述氣候性病害病歷中記錄有種植物的病理特征信息，所述病理特征信息包括發病類型、發病的氣象誘導因子、病理初期癥狀產生時間和病理晚期癥狀產生時間，生成發病類型數據簇、氣象誘導因子數據簇、病理初期癥狀產生時間數據簇和病理晚期癥狀產生時間數據簇；步驟S2：基于病理初期癥狀產生時間數據簇和病理晚期癥狀產生時間數據簇，鎖定氣候性病害病歷，并追溯捕捉發病類型和氣象誘導因子，以產生特征驅動標簽，生成病理初期樣本集和病理晚期樣本；步驟S3：建立病理初期特征矩陣和病理晚期特征矩陣，分別將病理初期樣本集和病理晚期樣本集依次映射到病理初期特征矩陣和病理晚期特征矩陣中，分別得到附帶時間節點標記的病理初期特征矩陣和病理晚期特征矩陣；步驟S4：基于附帶時間節點標記的病理初期特征矩陣和病理晚期特征矩陣，分析病理初期和病理晚期之間的時間相關系數，評估病理初期和病理晚期之間是否存在發病隱患關系；所述步驟S1的具體實施過程包括：建立氣候性病害檔案庫，所述氣候性病害檔案庫中存儲若干個氣候性病害病歷，所述氣候性病害病歷具備唯一編碼屬性；依次分別對各個病理特征信息進行統一編號，并分別生成發病類型數據簇、氣象誘導因子數據簇、病理初期癥狀產生時間數據簇和病理晚期癥狀產生時間數據簇，其中，表示第h個氣候性病害病歷，表示在氣候性病害病歷中記錄的第n種發病類型，且，N表示發病類型的種類總數，表示在氣候性病害病歷中記錄的第i種氣象誘導因子，且，I表示氣象誘導因子的種類總數，表示在氣候性病害病歷中記錄的病理初期癥狀產生的第r個時間節點，且，通過初始化最小時間單位尺度k來記錄所述病理初期癥狀產生的時間節點，R表示當前的時間節點編號，表示在氣候性病害病歷中記錄的病理晚期癥狀產生的時間節點，，且表示病理初期癥狀產生的時間節點延遲g個初始化最小時間單位尺度k的遲延長度；所述步驟S2的具體實施過程包括：基于病理初期癥狀產生時間數據簇FTD和病理晚期癥狀產生時間數據簇STD，在時間節點時，識別出病理初期癥狀產生的時間節點并鎖定氣候性病害病歷，識別出病理晚期癥狀產生的時間節點并鎖定氣候性病害病歷；基于發病類型數據簇AD和氣象誘導因子數據簇FD，通過鎖定的氣候性病害病歷，分別捕捉發病類型和氣象誘導因子，并對氣候性病害病歷附加特征驅動標簽，記為，若能捕捉到發病類型和氣象誘導因子，則令特征驅動標簽，否則令特征驅動標簽；基于捕捉行為，在時間節點下，分別生成病理初期樣本集和病理晚期樣本集，具體包括：若是通過識別病理初期癥狀產生的時間節點并鎖定的氣候性病害病歷，則將特征驅動標簽記入病理初期樣本集中；若是通過識別病理晚期癥狀產生的時間節點并鎖定的氣候性病害病歷，則將特征驅動標簽記入病理晚期樣本集中；所述步驟S3的具體實施過程包括：建立疫病大數據模型矩陣，記為RRN×I，N×I表示所述疫病大數據模型矩陣共有N行和I列，并將特征驅動標簽作為第n行第i列對應的矩陣元素；基于疫病大數據模型矩陣，分別建立病理初期特征矩陣FS[RRN×I]和病理晚期特征矩陣SS[RRN×I]；分別將病理初期樣本集和病理晚期樣本集依次映射到病理初期特征矩陣FS[RRN×I]和病理晚期特征矩陣SS[RRN×I]中，分別得到附帶時間節點標記的病理初期特征矩陣：FS[RRN×I]和病理晚期特征矩陣：SS[RRN×I]；所述步驟S4的具體實施過程包括：基于時間節點標記的病理初期特征矩陣：FS[RRN×I]和病理晚期特征矩陣：SS[RRN×I]，評估病理初期和病理晚期之間的時間相關系數，如下： ；式中，表示在時間節點時，病理初期和病理晚期之間的時間相關系數，表示附帶時間節點標記的病理初期特征矩陣：FS[RRN×I]和病理晚期特征矩陣：SS[RRN×I]之間布爾交集運算結果中包含的1的數量，表示附帶時間節點標記的病理初期特征矩陣：FS[RRN×I]和病理晚期特征矩陣：SS[RRN×I]之間布爾并集運算結果中包含的1的數量；預設相關系數閾值，若時間相關系數大于等于相關系數閾值，則表示在時間節點時，病理初期和病理晚期之間存在發病隱患關系，并在時間節點時發出預警提示。

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