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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于数据挖掘的儿童近视防控预测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：CN119541868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510103928.0，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于数据挖掘的儿童近视防控预测系统及方法是由马淑秋;陈洋设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据挖掘的儿童近视防控预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据挖掘的儿童近视防控预测系统及方法，涉及健康管理与数据挖掘技术领域，包括采集儿童的动态模态数据和静态模态数据，对动态模态数据和静态模态数据进行预处理；基于预处理后的两种模态数据提取儿童的动态模态特征和静态模态特征；基于儿童的动态模态特征和静态模态特征，采用多模态融合算法，生成个性化近视风险特征；构建近视风险预测模型，基于个性化近视风险特征，预测儿童的近视概率；根据儿童的近视概率，生成个性化防控策略。本发明采用深度神经网络构建预测模型，将这些特征转换为具体的近视概率，提供高精度的个性化预测，支持早期预警和定制化防控策略。

本发明授权基于数据挖掘的儿童近视防控预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据挖掘的儿童近视防控预测方法，其特征在于：包括： 采集儿童的动态模态数据和静态模态数据，并对两种模态数据进行预处理，所述动态模态数据包括儿童的眨眼频率、瞳孔直径变化、凝视时间分布及头部姿态变化，所述静态模态数据包括儿童的眼轴长度、屈光度和阅读距离； 基于预处理后的两种模态数据提取儿童的动态模态特征和静态模态特征，计算每个动态模态特征和静态模态特征与权重向量的点积，为每个动态模态特征和静态模态特征进行权重分配，采用多模态融合算法进行特征交互计算，生成个性化近视风险特征； 基于深度神经网络构建近视风险预测模型，基于个性化近视风险特征，预测儿童的近视概率，生成个性化防控策略； 对动态模态特征进行权重分配，表达式为： ； 其中，是第个动态模态特征的权重系数，是第个动态模态特征的值，是动态模态特征的总数量，是动态模态特征的权重向量转置，是归一化过程中的动态模态特征的索引变量，是归一化过程中第个动态模态特征的值； 对静态模态特征进行权重分配，表达式为： ； 其中，是第个静态模态特征的权重系数，是第个静态模态特征的值，是静态模态特征的总数量，是静态模态特征的权重向量转置，是归一化过程中的静态模态特征的索引变量，是归一化过程中第个静态模态特征的值； 基于动态模态特征的权重系数和静态模态特征的权重系数，采用多模态融合算法进行特征交互计算，捕捉各动态模态特征与静态模态特征间的非线性关系，生成个性化近视风险特征； 所述个性化近视风险特征的表达式为： ； 其中，是个性化近视风险特征，是第个动态模态特征的值经过非线性变换后得到的特征值，是第个静态模态特征的值经过非线性变换后得到的特征值，是调节动态模态特征和静态模态特征差异性影响的正数常量，是正规化因子，是第个模态特征的原始值，是第个模态特征的均值，是所有动态模态特征和静态模态特征的索引变量。

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