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龍圖騰網恭喜北京藥云數據科技有限公司申請的專利一種基于大數據的醫藥流向數據傳輸安全預警方法及系統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：CN119312404B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09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：202411865660.6，技術領域涉及：G06F21/62；該發明授權一種基于大數據的醫藥流向數據傳輸安全預警方法及系統是由張旭東設計研發完成，并于2024-12-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于大數據的醫藥流向數據傳輸安全預警方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及數據處理的技術領域，公開了一種基于大數據的醫藥流向數據傳輸安全預警方法及系統。首先使用改進的近鄰排序算法和改進的聚類算法對原始醫藥流向數據集合進行相似重復數據清洗和缺失數據填充，得到處理好的醫藥流向數據集合；其次，對處理好的醫藥流向數據集合進行降維處理，得到最終醫藥流向數據集合；再使用鸚鵡優化算法對支持向量機中的核參數和懲罰因子進行優化，并引入柯西變異改進，得到支持向量機預警模型；最后，建立醫藥流向數據傳輸安全預警模型，檢驗最終醫藥流向數據集合得到預警結果，完成安全預警。本發明通過對醫藥流向數據進行處理和分析，實現醫藥流向數據傳輸安全預警的目的，方法準確客觀。

本發明授權一種基于大數據的醫藥流向數據傳輸安全預警方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于大數據的醫藥流向數據傳輸安全預警方法，其特征在于，包括如下步驟：S1、包括如下步驟：S11、獲取醫藥流向指標，得到原始醫藥流向數據集合；S12、使用改進的近鄰排序算法對所述原始醫藥流向數據集合進行相似重復數據清洗，得到處理后的醫藥流向數據集合；所述S12包括如下步驟：S121、將所述原始醫藥流向數據集合通過統一碼編碼轉化處理，得到待處理的醫藥流向數據集合，計算待處理的醫藥流向數據集合中待處理的醫藥流向數據的熵值，再基于所述熵值計算得到權重，獲得綜合權重集合；所述獲得綜合權重集合包括如下步驟：對所述待處理的醫藥流向數據集合中每個待處理的醫藥流向數據進行打分，得到評價分數集合，計算所述評價分數集合中第n′個評價分數的權重，結合第n′個評價分數的權重和第n′個待處理的醫藥流向數據的權重計算第n′個待處理的醫藥流向數據的綜合權重；將n個待處理的醫藥流向數據的綜合權重按照升序排序，得到綜合權重集合，n′＝1,2,3,...,n；S122、根據所述綜合權重集合進行分組，得到若干組；計算若干組中綜合權重的歐式距離，設定距離閾值，將歐式距離小于距離閾值對應的待處理的醫藥流向數據視為相似重復數據，并進行刪除，得到處理后的醫藥流向數據集合；S2、將所述處理后的醫藥流向數據集合，使用聚類算法尋找優化聚類中心后，并進行缺失數據填補，得到處理好的醫藥流向數據集合；所述S2包括如下步驟：S21、將處理后的醫藥流向數據集合分成完整醫藥流向數據集合和缺失醫藥流向數據集合；在所述完整醫藥流向數據集合中通過迭代找到優化聚類中心，以所述優化聚類中心作為完整醫藥流向數據集合的初始聚類中心，使用聚類算法對完整醫藥流向數據集合進行聚類處理，得到k個聚類中心；S22、計算所述缺失醫藥流向數據集合中缺失醫藥流向數據和k個聚類中心的距離，對缺失醫藥流向數據進行歸類，得到k個類；在k個類中同時使用拉格朗日插值法對缺失醫藥流向數據進行填充，輸出k個填充后的類，再結合完整醫藥流向數據集合，得到處理好的醫藥流向數據集合；S3、使用主成分分析法對所述處理好的醫藥流向數據集合進行降維處理，得到最終醫藥流向數據集合；S4、使用鸚鵡優化算法對支持向量機中的核參數和懲罰因子進行優化，通過引入柯西變異對優化算法進行改進，獲取優化后的核參數和懲罰因子，得到支持向量機預警模型；S5、在所述支持向量機預警模型中添加分類函數，建立醫藥流向數據傳輸安全預警模型，結合所述最終醫藥流向數據集合，得到預警結果，完成安全預警。

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