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龙图腾网获悉河南牛帕力学工程研究院;郑州铁路职业技术学院申请的专利一种基于多源数据的近视防控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：CN120104969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202510177000.7，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于多源数据的近视防控系统及方法是由刘意;谷中秀;武卫;史宗立;李盈盈;舒宝童;李媛媛设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据的近视防控系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据的近视防控系统及方法，涉及近视防控技术领域，包括，通过智能穿戴设备、摄像头和环境传感器，采集多源数据；对采集的多源数据，进行预处理，形成结构化的时间序列数据集；将结构化的时间序列数据集，分解为多个时间尺度，并提取时间序列特征值；根据预测结果，定义强化学习环境，使用深度强化学习算法，生成动态防控策略方案；根据生成的动态防控策略方案，长期跟踪用户的用眼习惯变化，生成近视防控方案。本发明通过使用小波变换将结构化的时间序列数据集分解为多个时间尺度，并提取时间序列特征值，实现了对用户用眼行为和环境变化的多层次描述，从而提高了近视风险预测的准确性和可靠性。

本发明授权一种基于多源数据的近视防控系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的近视防控方法，其特征在于：包括， 通过智能穿戴设备、摄像头和环境传感器，采集多源数据； 对采集的多源数据，进行预处理，形成结构化的时间序列数据集； 将结构化的时间序列数据集，分解为多个时间尺度，并提取时间序列特征值； 基于时间序列特征值，将不同时间尺度的特征值加权融合，预测用户的近视风险，生成预测结果； 根据预测结果，定义强化学习环境，使用深度强化学习算法，生成动态防控策略方案； 根据生成的动态防控策略方案，长期跟踪用户的用眼习惯变化，生成近视防控方案； 所述多源数据包括用眼行为数据、环境数据、图像数据和生理数据； 所述对采集的多源数据，进行预处理，形成结构化的时间序列数据集，具体步骤如下， 基于采集的多源数据，使用Python读取数据并删除缺失值和重复值，Scikit-learn库对数值型数据进行标准化处理； 将标准化处理后的多源数据，组织成适合时间序列分析的结构化格式进行融合，形成结构化的时间序列数据集； 所述将结构化的时间序列数据集，分解为多个时间尺度，并提取时间序列特征值，具体步骤如下， 使用小波变换对结构化的时间序列数据集进行多尺度分解，表达式为： ； 其中，表示时间尺度参数和平移参数下结构化的时间序列数据集的分解，表示尺度参数，表示平移参数，表示经过预处理后的多源数据在时间的综合特征值，表示时间的小波基函数，表示对时间的变量进行积分，表示时间序列数据的时间点； 通过结构化的时间序列数据集的分解，得到不同时间尺度下的时间序列特征； 根据不同时间尺度下的时间序列特征，提取时间序列特征值，表达式为： ； 其中，表示时间尺度下第类特征的时间序列特征值，表示第个时间序列特征的权重系数，表示时间序列特征数量，表示第个时间序列特征的非线性激活函数,表示时间下的第个时间序列特征的核函数，表示特征分类的索引，表示时间序列特征的索引变量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河南牛帕力学工程研究院;郑州铁路职业技术学院，其通讯地址为：450000 河南省郑州市中原区桐柏南路238号1号楼24层2403号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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