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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所
摘要：本发明提供一种基于数据解耦的传染病传播预测方法、装置及电子设备，涉及医疗保健信息学技术领域，方法包括：获取待预测传染病数据并进行编码，得到传染病编码数据；对传染病编码数据进行数据解耦，分别得到风险外溢信号数据和本地演变信号数据；通过图卷积神经网络对风险外溢信号数据进行特征提取，得到风险外溢特征，并通过长短期记忆网络对本地演变信号数据进行特征提取，得到本地演变特征；将风险外溢特征与本地演变特征进行特征融合，得到传染病数据融合特征，并通过多层感知机对传染病数据融合特征进行预测得到传播预测结果。通过本申请，在预测时结合传染病传播性质和演变规律，来提取特征进行传染病传播预测，提高了预测准确性。
主权项：1.一种基于数据解耦的传染病传播预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待预测传染病数据，并对所述待预测传染病数据进行编码处理，得到传染病编码数据；获取传染病特征的先验知识，并根据所述先验知识调用估计门神经网络确定风险外溢信号与本地演变信号的比率权重；通过所述比率权重对所述传染病编码数据进行加权，分别得到风险外溢信号数据以及本地演变信号数据，其中，所述风险外溢信号数据为其他区域或者疫区外溢到本地区域的确诊病例数，所述本地演变信号数据为本地区域自然演变新增的确诊病例数；通过图卷积神经网络对所述风险外溢信号数据进行特征提取，得到所述风险外溢信号数据的风险外溢特征，并通过长短期记忆网络对所述本地演变信号数据进行特征提取，得到所述本地演变信号数据的本地演变特征，其中，所述风险外溢特征和所述本地演变特征用于进行信息重建，以调整估计门神经网络的网络参数；将所述风险外溢特征与所述本地演变特征进行特征融合，得到传染病数据融合特征，并通过多层感知机对所述传染病数据融合特征进行预测处理，得到所述待预测传染病数据的传播预测结果。
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权利要求：
百度查询： 中国科学院自动化研究所 基于数据解耦的传染病传播预测方法、装置及电子设备
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