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龍圖騰網獲悉浙江外國語學院申請的專利學生體質測試數據多中心協同采集與管理方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120528947B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202511025320.7，技術領域涉及：H04L67/12；該發明授權學生體質測試數據多中心協同采集與管理方法及系統是由黃歡;傅金芬;劉鈺峰;李志良設計研發完成，并于2025-07-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本學生體質測試數據多中心協同采集與管理方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供學生體質測試數據多中心協同采集與管理方法及系統，涉及技術領域，包括獲取多個體質測試中心上傳的數據，基于存儲節點容量信息進行分片分配；構建時空知識圖譜映射測試信息；利用圖神經網絡提取體質特征向量；采用聯邦學習框架構建全局模型生成分析報告并分發。本發明實現了多中心數據的高效存儲與協同分析，保障數據隱私安全，提高數據處理效率。

本發明授權學生體質測試數據多中心協同采集與管理方法及系統在權利要求書中公布了：1.學生體質測試數據多中心協同采集與管理方法，其特征在于，包括： 獲取多個體質測試中心上傳的體質測試數據，將所述體質測試數據劃分為多個數據分片，獲取分布式存儲集群中各存儲節點的容量信息，結合所述存儲節點的容量信息計算存儲節點間的相對負載差異值，當所述相對負載差異值超過預設差異閾值時觸發分片遷移流程,將所述數據分片按照時空鄰近度分配至分布式存儲集群中的多個存儲節點，包括： 獲取分布式存儲集群中各存儲節點的容量信息,基于所述容量信息構建分層一致性哈希環，計算每個存儲節點的虛擬節點哈希值，所述虛擬節點哈希值通過將所述存儲節點的容量值與系統平均容量值的比值進行冪函數映射得到，形成初始分片分布方案； 根據所述初始分片分布方案收集數據分片的訪問行為數據，所述訪問行為數據包括訪問頻率數據、數據訪問量數據以及訪問時間分布數據，根據所述訪問行為數據,結合所述存儲節點的容量信息計算存儲節點間的相對負載差異值； 當所述相對負載差異值超過預設差異閾值時觸發分片遷移流程； 計算數據分片之間的時間維度相似度，所述時間維度相似度基于數據分片的時間戳差值計算得到，并計算數據分片之間的空間維度相似度，所述空間維度相似度基于數據分片在多維空間中的坐標距離計算得到； 根據預設的時空權重因子將所述時間維度相似度與所述空間維度相似度進行加權組合，得到數據分片之間的綜合鄰近度；將大于預設鄰近度閾值的綜合鄰近度保留，將小于所述預設鄰近度閾值的綜合鄰近度置零，構建鄰近度矩陣；基于所述鄰近度矩陣優化數據分片的邊界位置，使得數據分片的內部數據點之間的鄰近度最大化，數據分片之間數據點的鄰近度最小化； 分別計算各存儲節點的存儲容量使用率、計算資源使用率以及網絡帶寬使用率，根據預設的資源權重系數將三種使用率進行加權組合，得到存儲節點的綜合負載值； 當檢測到所述綜合負載值超過預設數據遷移閾值時，將該存儲節點上的數據分片重新分配至其他負載更低的存儲節點； 構建時空知識圖譜，將所述體質測試數據的測試主體信息和測試項目信息映射為所述時空知識圖譜中的實體節點，將測試結果信息映射為實體節點的屬性，將時空關聯索引映射為實體節點之間的關系邊； 利用圖神經網絡對所述時空知識圖譜進行特征提取和表示學習，獲取測試主體在不同時空條件下的體質特征向量； 基于所述體質特征向量，采用聯邦學習框架在多個存儲節點間構建局部訓練模型，在確保數據隱私的前提下，對不同存儲節點的數據進行協同計算構建全局模型，基于所述全局模型生成體質測試數據的綜合數據分析報告，通過加密傳輸通道將所述綜合數據分析報告分發至多個體質測試中心的終端設備。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江外國語學院，其通訊地址為：310000 浙江省杭州市西湖區留和路299號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。