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龙图腾网获悉江西展群科技有限公司;江西医学高等专科学校申请的专利一种基于白内障检测的数据处理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：CN120072278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510542042.6，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于白内障检测的数据处理方法及系统是由徐杨超;王思梦;刘喜芒;刘溢雯;陈娟娟;唐婧雯;叶暄妮;汪子颜;彭鑫;操阿雷;何倩宇设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于白内障检测的数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于白内障检测的数据处理方法及系统，该方法通过获取用户的不同维度的历史数据，并根据不同维度的历史数据，对AI决策模型进行训练；获取待分析数据，将待分析数据输入训练好的AI决策模型中，输出分析结果；其中，在对AI决策模型进行训练的过程中，采用熵流漫游算法不断调整不同维度数据的权重，以优化模型的性能，具体的，熵流漫游算法通过熵流势函数与动态平衡机制优化权重分配，可自适应调节搜索范围，更适合医疗数据的复杂特性，最终提高了基于白内障检测的数据处理结果的准确性和可靠性。

本发明授权一种基于白内障检测的数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于白内障检测的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用户的用于进行白内障检测的不同维度的历史数据，并根据不同维度的历史数据，对AI决策模型进行训练，所述历史数据至少包括用户基础数据以及与白内障检测相关的眼部数据； 获取待分析数据，将所述待分析数据输入训练好的AI决策模型中，输出分析结果； 其中，在对AI决策模型进行训练的过程中，采用熵流漫游算法不断调整不同维度数据的权重，以优化模型的性能，所述采用熵流漫游算法不断调整不同维度数据的权重，以优化模型的性能的步骤包括： 对不同维度的历史数据进行预处理，并将预处理后的数据进行少样本量相关性分析，得到相关性分析结果； 根据所述相关性分析结果，为不同维度的数据分配初始权重； 根据所述初始权重，通过模拟高熵态向低熵态的自适应切换机制，在解空间中实现全局最优搜索，输出不同维度数据的最优权重向量，所述根据所述初始权重，通过模拟高熵态向低熵态的自适应切换机制，在解空间中实现全局最优搜索，输出不同维度数据的最优权重向量的步骤包括： 定义熵流势函数，并设置初始熵流强度； 通过标准正态分布随机数生成扰动项，结合当前熵流强度计算新权重向量，并执行归一化处理以保证权重之和为1； 计算当前状态与扰动状态的熵差，并根据熵差结果，获取不同解； 控制动态熵衰减过程满足指数衰减特性，以保证在有限步骤内收敛； 当熵流强度小于终止熵值时，输出最优权重向量； 所述通过标准正态分布随机数生成扰动项，结合当前熵流强度计算新权重向量的步骤中，扰动公式为： 其中，w'为新的权重，w为当前权重，β为扰动系数，Sk为当前熵流强度，randn（）为生成标准正态分布随机数的函数； 所述计算当前状态与扰动状态的熵差，并根据熵差结果，获取不同解的步骤中，熵差的计算公式为： 其中，ΔE为熵差，E（w'）为扰乱状态的熵流能量，E（w）当前状态的熵流能量； 当时，接受新解； 当时，以概率，接受新解。

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