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龙图腾网恭喜南京中兴金易数字科技有限公司申请的专利一种基于疫病大数据的发病隐患智能分析处理系统及方法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：CN119339973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411885203.3，技术领域涉及：G16H70/60；该发明授权一种基于疫病大数据的发病隐患智能分析处理系统及方法是由王伯阳设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于疫病大数据的发病隐患智能分析处理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于疫病大数据的发病隐患智能分析处理系统及方法，属于疫病大数据技术领域。建立气候性病害档案库，以存储气候性病害病历；基于病理初期症状产生时间数据簇和病理晚期症状产生时间数据簇，锁定气候性病害病历，并追溯捕捉发病类型和气象诱导因子，以产生特征驱动标签；分别将病理初期样本集和病理晚期样本集依次映射到病理初期特征矩阵和病理晚期特征矩阵中，分别得到附带时间节点标记的病理初期特征矩阵和病理晚期特征矩阵；分析病理初期和病理晚期之间的时间相关系数，评估病理初期和病理晚期之间是否存在发病隐患关系；进而，能够长期监测早疫病和晚疫病之间的相关关系，并为晚疫病的发病隐患提供时间预测辅助。

本发明授权一种基于疫病大数据的发病隐患智能分析处理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于疫病大数据的发病隐患智能分析处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1：建立气候性病害档案库，以存储气候性病害病历，所述气候性病害病历中记录有种植物的病理特征信息，所述病理特征信息包括发病类型、发病的气象诱导因子、病理初期症状产生时间和病理晚期症状产生时间，生成发病类型数据簇、气象诱导因子数据簇、病理初期症状产生时间数据簇和病理晚期症状产生时间数据簇；步骤S2：基于病理初期症状产生时间数据簇和病理晚期症状产生时间数据簇，锁定气候性病害病历，并追溯捕捉发病类型和气象诱导因子，以产生特征驱动标签，生成病理初期样本集和病理晚期样本；步骤S3：建立病理初期特征矩阵和病理晚期特征矩阵，分别将病理初期样本集和病理晚期样本集依次映射到病理初期特征矩阵和病理晚期特征矩阵中，分别得到附带时间节点标记的病理初期特征矩阵和病理晚期特征矩阵；步骤S4：基于附带时间节点标记的病理初期特征矩阵和病理晚期特征矩阵，分析病理初期和病理晚期之间的时间相关系数，评估病理初期和病理晚期之间是否存在发病隐患关系；所述步骤S1的具体实施过程包括：建立气候性病害档案库，所述气候性病害档案库中存储若干个气候性病害病历，所述气候性病害病历具备唯一编码属性；依次分别对各个病理特征信息进行统一编号，并分别生成发病类型数据簇、气象诱导因子数据簇、病理初期症状产生时间数据簇和病理晚期症状产生时间数据簇，其中，表示第h个气候性病害病历，表示在气候性病害病历中记录的第n种发病类型，且，N表示发病类型的种类总数，表示在气候性病害病历中记录的第i种气象诱导因子，且，I表示气象诱导因子的种类总数，表示在气候性病害病历中记录的病理初期症状产生的第r个时间节点，且，通过初始化最小时间单位尺度k来记录所述病理初期症状产生的时间节点，R表示当前的时间节点编号，表示在气候性病害病历中记录的病理晚期症状产生的时间节点，，且表示病理初期症状产生的时间节点延迟g个初始化最小时间单位尺度k的迟延长度；所述步骤S2的具体实施过程包括：基于病理初期症状产生时间数据簇FTD和病理晚期症状产生时间数据簇STD，在时间节点时，识别出病理初期症状产生的时间节点并锁定气候性病害病历，识别出病理晚期症状产生的时间节点并锁定气候性病害病历；基于发病类型数据簇AD和气象诱导因子数据簇FD，通过锁定的气候性病害病历，分别捕捉发病类型和气象诱导因子，并对气候性病害病历附加特征驱动标签，记为，若能捕捉到发病类型和气象诱导因子，则令特征驱动标签，否则令特征驱动标签；基于捕捉行为，在时间节点下，分别生成病理初期样本集和病理晚期样本集，具体包括：若是通过识别病理初期症状产生的时间节点并锁定的气候性病害病历，则将特征驱动标签记入病理初期样本集中；若是通过识别病理晚期症状产生的时间节点并锁定的气候性病害病历，则将特征驱动标签记入病理晚期样本集中；所述步骤S3的具体实施过程包括：建立疫病大数据模型矩阵，记为RRN×I，N×I表示所述疫病大数据模型矩阵共有N行和I列，并将特征驱动标签作为第n行第i列对应的矩阵元素；基于疫病大数据模型矩阵，分别建立病理初期特征矩阵FS[RRN×I]和病理晚期特征矩阵SS[RRN×I]；分别将病理初期样本集和病理晚期样本集依次映射到病理初期特征矩阵FS[RRN×I]和病理晚期特征矩阵SS[RRN×I]中，分别得到附带时间节点标记的病理初期特征矩阵：FS[RRN×I]和病理晚期特征矩阵：SS[RRN×I]；所述步骤S4的具体实施过程包括：基于时间节点标记的病理初期特征矩阵：FS[RRN×I]和病理晚期特征矩阵：SS[RRN×I]，评估病理初期和病理晚期之间的时间相关系数，如下： ；式中，表示在时间节点时，病理初期和病理晚期之间的时间相关系数，表示附带时间节点标记的病理初期特征矩阵：FS[RRN×I]和病理晚期特征矩阵：SS[RRN×I]之间布尔交集运算结果中包含的1的数量，表示附带时间节点标记的病理初期特征矩阵：FS[RRN×I]和病理晚期特征矩阵：SS[RRN×I]之间布尔并集运算结果中包含的1的数量；预设相关系数阈值，若时间相关系数大于等于相关系数阈值，则表示在时间节点时，病理初期和病理晚期之间存在发病隐患关系，并在时间节点时发出预警提示。

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