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龙图腾网获悉辽宁泰阳医药科技开发有限公司申请的专利基于时空分布异常检测的突发传染病智能定位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：CN120636858B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511151116.X，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权基于时空分布异常检测的突发传染病智能定位系统是由周涛;何庚;张英楠设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空分布异常检测的突发传染病智能定位系统在说明书摘要公布了：本发明涉及公共卫生信息技术领域，具体是指基于时空分布异常检测的突发传染病智能定位系统，包括数据采集模块、时空特征建模模块、时空分布异常检测模块、传染病智能定位模块、传播趋势预测模块和可视化模块，本方案通过提出了多维高斯三元组建模方案，引入期望、熵、超熵参数来精细描述时空分布特征的中心位置、变化范围和不稳定性，结合多准则相似度计算与动态簇合并机制，实现对微弱异常的精准捕捉；通过引入图结构建模方式，构建解释型图结构与逐层归属轨迹，在层级聚类过程中引入轨迹波动性度量，提升对异常点的鲁棒检测能力，本发明实现对突发传染病的高精度异常识别与感染源定位，提升疫情响应的智能化水平与时效性。

本发明授权基于时空分布异常检测的突发传染病智能定位系统在权利要求书中公布了：1.基于时空分布异常检测的突发传染病智能定位系统，其特征在于：包括数据采集模块、时空特征建模模块、时空分布异常检测模块、传染病智能定位模块、传播趋势预测模块和可视化模块，具体包括以下内容： 所述数据采集模块收集传染病相关数据； 所述时空特征建模模块使用时空图卷积网络对传染病相关数据进行时空编码和建模，提取传染病的时空分布特征； 所述时空分布异常检测模块设计一种融合多准则相似度与动态簇合并机制的分层聚类方法对时空分布特征进行异常检测，得到异常检测结果； 所述传染病智能定位模块根据异常检测结果，使用图神经网络模型构建感染源溯源图，定位出潜在感染源位置； 所述传播趋势预测模块基于可能的感染源，构建基于图扩散机制的传染病传播定位模型，得到未来风险传播区域； 所述可视化模块将异常检测结果、潜在感染源位置和未来风险传播区域通过图形化展示； 所述时空分布异常检测模块，设计一种融合多准则相似度与动态簇合并机制的分层聚类方法对时空分布特征进行异常检测，具体包括以下步骤： 步骤S1：输入获取，接收时空分布特征，表示如下： ； 其中，表示时空分布特征集合，表示第个时空分布特征向量，表示索引； 步骤S2：扩展建模，设计一个高斯分布映射模型，将每个时空分布特征向量映射为对应的多维高斯三元组参数，表示如下： ； 其中，为第个时空分布特征向量的期望值，表示时空分布中心，和为第个时空分布特征向量的熵和超熵，表示时空分布的不确定性范围和时空分布变化的不稳定度，表示第个时空分布特征向量； 步骤S3：计算相似矩阵，基于多维高斯三元组参数，设计一个密度相似度函数，计算任意两个特征点间的综合相似性评分，所用密度相似度函数表示如下： ； ； 其中，表示第个和第个时空分布特征向量的综合相似度，为平滑因子，避免除零的常数，是基于超熵的调节函数； 步骤S4：异常聚类，基于时空特征间关联结构，基于多维高斯三元组间的相似性矩阵，设计一种融合多准则相似度与动态簇合并机制的分层聚类方法，对相似矩阵进行异常检测，得到异常聚类结果； 步骤S5：融合特征构造，将异常聚类结果与时空分布特征集合进行组合，构造融合特征向量； 步骤S6：输出结果，将融合特征向量输入至基于梯度提升树的分类模型中，进行异常判别，输出每个时空分布特征向量对应的异常检测结果。

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