扬州大学殷文斌获国家专利权
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龙图腾网获悉扬州大学申请的专利一种基于SAIR模型的潜伏期无症状传播的溯源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：CN115050483B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202210474637.9，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权一种基于SAIR模型的潜伏期无症状传播的溯源方法是由殷文斌;刘维设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于SAIR模型的潜伏期无症状传播的溯源方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于SAIR模型的潜伏期无症状传播的溯源方法,包括S1、在人际关系复杂网络中确定单个初始传播的源节点，根据源节点按照SAIR模型进行传播直到某一时刻t0；S2、随机选取一定数量的节点最为观测节点，观测节点在该时刻的状态可知；S3、根据部分观测节点的状态结合跳数距离和有效距离，利用反向传播算法在复杂网络中筛选候选源节点集，节点的数量由抽样的方法确定；S4、根据SAIR模型构建动态消息传播方程，利用部分观测节点计算候选源节点在Δt时刻处于不同状态的概率；S5、利用平均场理论计算候选源节点集中节点成为源的似然概率，概率最大的即为源。通本发明,能够准确的反映带有潜伏期的无症状患者的传染病的扩散，有助于解决传染源溯源问题。
本发明授权一种基于SAIR模型的潜伏期无症状传播的溯源方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SAIR模型的潜伏期无症状传播的溯源方法，其特征在于，如下步骤： S1、在复杂网络中确定单个初始传播的源节点，根据源节点按照SAIR模型进行传播直到某一时刻； S2、随机选取一定数量的节点作为观测节点，观测节点在该时刻的状态可知； S3、根据部分观测节点的状态结合跳数距离和有效距离，利用反向传播算法在复杂网络中筛选候选源节点集，节点的数量由抽样的方法确定； S4、根据SAIR模型构建动态消息传播方程，利用部分观测节点计算候选源节点在时刻处于不同状态的概率； S5、利用平均场理论计算候选源节点集中节点成为源的似然概率，概率最大的即为源。
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