买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜梁循申请的专利一种基于位置的多阶段逐次减小的流行病确诊患者密切接触人员检测方法及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：CN113496782B 。

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：202010267024.9，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权一种基于位置的多阶段逐次减小的流行病确诊患者密切接触人员检测方法及系统是由梁循;赵晓磊;薛扬;丁戌倩;马跃峰;张海燕;阮进;刘洋设计研发完成，并于2020-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于位置的多阶段逐次减小的流行病确诊患者密切接触人员检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于位置的多阶段逐次减小的流行病确诊患者密切接触人员检测方法，其特征在于，包括以下内容：1对用户位置数据按时间进行切片。2对每一个时间切片进行聚类。3使用本发明提出的残K‑means方法聚类，在聚类过程中不断忽略排除风险的类和样本点，缩减聚类数据，极大提高了聚类速度。4持续对剩余的样本点聚类。在迭代过程中，逐渐忽略排除风险的类和样本点，对无法排除风险的类别继续进行聚类，当聚类结果保持不变时，迭代结束，完成聚类。完成聚类后仍然存在的样本点均无法排除风险。对于各时间片内的密切接触者，可基于频次叠加确定其感染概率。本发明可以广泛应用于特殊时期如疫情期间快速找到有被感染风险的密切接触人员。

本发明授权一种基于位置的多阶段逐次减小的流行病确诊患者密切接触人员检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于位置的多阶段逐次减小的流行病确诊患者密切接触人员检测方法，其特征在于，包括以下内容：1）从地图软件中采集用户在某城市一天内的位置数据，对8时到22时的用户位置数据进行切片，每隔T小时切片一次，共设14T+1个时间切片，切片的数目并非固定，根据不同城市的具体要求，每天选取的时间切片个数有相应的差异，对于较为严重的城市，采用每半小时切片一次，每天共设置30个时间切片，较轻的城市每1小时切片一次，每天共设15个切片；2）对每一个时间切片进行聚类，每一个用户为1个样本点，样本点分为三类，分别为：特征值为1的确诊感染者；特征值为0的未风险未知者；特征值为-1的排除风险者，类也分为三种，分别为：特征值为1的存在风险类；特征值为0的风险未知类；特征值为-1的排除风险类，在每次聚类只给定一个初始特征值为1的样本点；3）使用残K-means方法进行聚类，首先，根据城市的区域划分或地域特点，给定一个初始类别数目K值，按照残K-means方法对所有的样本点进行聚类，在聚类开始时，全部类别初始特征值为0，即无法排除风险，在聚类过程中，对于特征值为1的确诊感染者，若其在多次迭代过程中，从未出现在某一类中，则可认为在该特征值下，这一类的特征可改写为-1，在后续的计算中可忽略此类，对于特征值为-1的未患病人员，若在多次迭代过程中，持续被划分在排除风险的类别中，则可认为在该特征值下该样本的特征值可标为-1，在后续过程中可忽略这些样本，利用这种方法，可以持续缩减需要参与到计算中来的数据量；4）持续对剩余的样本点进行残K-means聚类，在迭代过程中，排除风险的类别和样本在计算中被逐渐忽略，对无法排除风险的类别不断进行聚类，当聚类结果保持不变时，迭代结束，完成聚类，在聚类中剩余的样本点均无法排除与确诊患者密切接触的风险，此时，初始存在的节点有一大部分都已经被舍弃，也正是因为不断舍弃排除风险节点，才使得残K-means算法可以完成聚类要求，对于各时间片内的密切接触者，可基于频次叠加确定其感染概率。

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梁循，其通讯地址为：100872 北京市海淀区中关村大街59号中国人民大学校内理工楼配楼401B；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”。