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龍圖騰網(wǎng)獲悉京東方科技集團(tuán)股份有限公司申請的專利模型訓(xùn)練方法、感染人數(shù)預(yù)測方法、介質(zhì)及設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115985517B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310097681.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H50/80；該發(fā)明授權(quán)模型訓(xùn)練方法、感染人數(shù)預(yù)測方法、介質(zhì)及設(shè)備是由張振中設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-01-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本模型訓(xùn)練方法、感染人數(shù)預(yù)測方法、介質(zhì)及設(shè)備在說明書摘要公布了：本公開提供一種模型訓(xùn)練方法、感染人數(shù)預(yù)測方法、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備；涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取目標(biāo)傳染病的第一特征數(shù)據(jù)，所述第一特征數(shù)據(jù)包括所述目標(biāo)傳染病的多個影響因素集合和感染人數(shù)；根據(jù)各所述影響因素集合和所述感染人數(shù)構(gòu)建與各所述影響因素集合對應(yīng)的感染人數(shù)預(yù)測模型；利用所述多個影響因素集合和所述感染人數(shù)對各所述感染人數(shù)預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到非標(biāo)注數(shù)據(jù)上方差最小的各所述感染人數(shù)預(yù)測模型，并利用訓(xùn)練好的各所述感染人數(shù)預(yù)測模型預(yù)測該傳染病在目標(biāo)時間段內(nèi)的感染人數(shù)。本公開可以提升感染人數(shù)預(yù)測模型的預(yù)測性能，進(jìn)而提高感染人數(shù)預(yù)測的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)模型訓(xùn)練方法、感染人數(shù)預(yù)測方法、介質(zhì)及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種模型訓(xùn)練方法，其特征在于，包括： 獲取目標(biāo)傳染病的第一特征數(shù)據(jù)，所述第一特征數(shù)據(jù)包括所述目標(biāo)傳染病的多個影響因素集合和感染人數(shù)；所述多個影響因素集合包括所述目標(biāo)傳染病所在地的溫度和降水量； 根據(jù)各所述影響因素集合和所述感染人數(shù)構(gòu)建與各所述影響因素集合對應(yīng)的感染人數(shù)預(yù)測模型，包括：根據(jù)各所述影響因素集合和所述感染人數(shù)之間的對應(yīng)關(guān)系得到各所述影響因素集合對應(yīng)的標(biāo)注數(shù)據(jù)和非標(biāo)注數(shù)據(jù)；向量化所述標(biāo)注數(shù)據(jù)中的各所述影響因素，得到多個影響因素向量；利用預(yù)設(shè)的網(wǎng)絡(luò)模型對任意兩個所述影響因素向量進(jìn)行計算，得到所述標(biāo)注數(shù)據(jù)對應(yīng)的協(xié)方差矩陣；根據(jù)預(yù)設(shè)的均值向量和所述協(xié)方差矩陣確定第一高斯分布；根據(jù)各所述影響因素集合對應(yīng)的所述非標(biāo)注數(shù)據(jù)確定所述非標(biāo)注數(shù)據(jù)服從的第二高斯分布；對所述第一高斯分布和所述第二高斯分布進(jìn)行聯(lián)合分布計算，得到各所述感染人數(shù)預(yù)測模型； 利用所述多個影響因素集合和所述感染人數(shù)對各所述感染人數(shù)預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到非標(biāo)注數(shù)據(jù)上方差最小的各所述感染人數(shù)預(yù)測模型，包括：根據(jù)所述多個影響因素集合和所述感染人數(shù)之間的對應(yīng)關(guān)系得到所述多個影響因素集合對應(yīng)的標(biāo)注數(shù)據(jù)和非標(biāo)注數(shù)據(jù)；獲取所述標(biāo)注數(shù)據(jù)對應(yīng)的感染人數(shù)分布和所述非標(biāo)注數(shù)據(jù)對應(yīng)的方差；根據(jù)所述感染人數(shù)分布和所述方差構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)；基于所述目標(biāo)函數(shù)，利用梯度下降算法對各所述感染人數(shù)預(yù)測模型的模型參數(shù)進(jìn)行迭代更新，當(dāng)滿足預(yù)設(shè)的迭代終止條件時，得到所述非標(biāo)注數(shù)據(jù)上方差最小的各所述感染人數(shù)預(yù)測模型。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人京東方科技集團(tuán)股份有限公司，其通訊地址為：100015 北京市朝陽區(qū)酒仙橋路10號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。