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龙图腾网恭喜睿思网盾(北京)科技有限公司申请的专利基于大数据的病毒传播路径分析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：CN119400448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202510000922.0，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权基于大数据的病毒传播路径分析系统是由陈世杰设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的病毒传播路径分析系统在说明书摘要公布了：本发明涉及路径分析技术领域，具体是指基于大数据的病毒传播路径分析系统，包括数据筛选模块、病毒传播路径模块、路径筛选模块、时空网络构建模块和病毒传播影响因素分析模块，本方案在病毒传播路径模块中引入泊松白噪声，在病毒传播过程中加入随机扰动，通过病毒扩散因子的动态变化，使得模型能够随时间调整扩散速度；在路径筛选模块设计一个G‑DBSCAN算法，从病毒传播的预测路径中选出高质量的病毒传播路径，通过在G‑DBSCAN算法中引入WA算法，并行化特性以及动态优化的解整合机制在计算效率方面表现出色，能够处理大规模数据集，更好地处理稀疏或非均匀分布的病毒传播路径数据，识别潜在的关键传播路线。

本发明授权基于大数据的病毒传播路径分析系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的病毒传播路径分析系统，其特征在于：包括数据筛选模块、病毒传播路径模块、路径筛选模块、时空网络构建模块和病毒传播规律分析模块，具体包括以下内容：所述数据筛选模块收集病毒传播数据，对地理区域进行网格化，将病毒传播数据按照时间和地理位置进行映射，构建时空数据集；所述病毒传播路径模块定义病毒扩散因子表示病毒传播路径的概率，采用基于泊松白噪声构建动态传播模型，生成病毒传播的预测路径；所述路径筛选模块通过设计一个G-DBSCAN算法，从病毒传播的预测路径中选出高质量的病毒传播路径；所述时空网络构建模块基于高质量的病毒传播路径，结合时空数据集，构建动态时空网络模型，其中每个节点代表一个地理区域，每条边代表一条高质量的病毒传播路径；所述病毒传播规律分析模块基于动态时空网络模型，分析边和节点对传播的影响，生成评估报告；病毒传播路径模块定义病毒扩散因子表示病毒传播路径的概率，采用基于泊松白噪声构建动态传播模型，生成病毒传播的预测路径，具体实现步骤如下：步骤S1：引入泊松白噪声，基于泊松过程进行随机扰动，加入零均值白噪声，定义如下： ；其中，表示当前病毒传播过程中的时刻，是泊松白噪声，表示在时刻的随机扰动，表示泊松强度，是零均值白噪声，满足；步骤S2：定义病毒扩散因子，基于泊松白噪声初始化病毒扩散因子，表示如下： ；其中，为病毒扩散因子，为基本扩散速率，表示病毒在无随机扰动情况下的扩散速度；步骤S3：定义状态方程，描述病毒的传播过程，状态方程表示如下： ；其中，是病毒传播密度，表示在位置和时刻的病毒密度，是扩散项，是泊松噪声项；步骤S4：构建模型，构建动态病毒传播模型，设定初始感染区域和初始病毒传播密度，初始病毒传播密度表示如下： ；其中，为时的初始病毒传播密度；初始感染区域的边界条件表示如下： ；步骤S5：离散化方程，采用有限差分法进行空间离散化，得到病毒传播的数值解，所用公式如下： ；其中，表示时间步数，为时间步长，是位置的离散索引，为空间步长，为在空间位置和时间步时的病毒密度分布；步骤S6：预测路径，根据病毒传播的数值解模拟病毒的传播过程，生成病毒传播的预测路径；路径筛选模块中的G-DBSCAN算法，具体包括以下步骤：步骤Q1：参数生成，使用WA算法生成邻域半径和最小样本数；步骤Q2：数据集准备，将病毒传播的预测路径放入预测路径数据集；步骤Q3：聚类阶段，使用DBSCAN算法对预测路径数据集进行聚类，得到聚类结果；步骤Q4：迭代优化，设置最大迭代次数，重复迭代步骤Q2至步骤Q4直至到达最大迭代次数，得到最佳的聚类结果；步骤Q5：输出高质量的病毒传播路径，从最佳的聚类结果中提取高质量的病毒传播路径；步骤Q2，使用WA算法生成DBSCAN所需的邻域半径和最小样本数，具体包括以下步骤：步骤Q11：初始化阶段，定义一个邻域半径和一个最小样本数作为一个参数组合，定义搜索空间，在搜索空间中随机生成多个初始解；步骤Q12：更新初始解，计算初始解的适应度值，根据适应度值排序，适应度值最小的解为当前的最优解；步骤Q13：迭代循环，设置循环迭代次数；步骤Q14：追逐阶段，在搜索空间中，随机选择一个解作为黄蜂的位置，剩下的解作为蚂蚁的位置，更新蚂蚁的位置，向黄蜂的位置靠近，所用更新公式如下： ；其中，表示蚂蚁的新位置，为第次迭代的时蚂蚁的位置，表示蚂蚁的当前位置，是随机数系数，范围为[0,3]，是当前的最优解；步骤Q15：攻击阶段，定义感知信号，生成一个[0,1]之间的随机数作为感知信号，具体包括以下步骤：如果，黄蜂移动到当前的最优解位置： ；如果，黄蜂随机跳跃到一个新位置： ；其中，表示黄蜂的新位置，为当前黄蜂的坐标，为更新后的黄蜂的坐标，为控制黄蜂的步长，为搜索空间的下界，为搜索空间的上界，为一个随机数；步骤Q16：解的整合，整合和为整合群；步骤Q17：适应度评估，对整合群中所有的解进行适应度评估，选出最终解。

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