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龙图腾网获悉京东方科技集团股份有限公司申请的专利模型训练方法、感染人数预测方法、介质及设备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：CN115985517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310097681.7，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权模型训练方法、感染人数预测方法、介质及设备是由张振中设计研发完成，并于2023-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、感染人数预测方法、介质及设备在说明书摘要公布了：本公开提供一种模型训练方法、感染人数预测方法、存储介质及电子设备；涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取目标传染病的第一特征数据，所述第一特征数据包括所述目标传染病的多个影响因素集合和感染人数；根据各所述影响因素集合和所述感染人数构建与各所述影响因素集合对应的感染人数预测模型；利用所述多个影响因素集合和所述感染人数对各所述感染人数预测模型进行训练，得到非标注数据上方差最小的各所述感染人数预测模型，并利用训练好的各所述感染人数预测模型预测该传染病在目标时间段内的感染人数。本公开可以提升感染人数预测模型的预测性能，进而提高感染人数预测的准确性。

本发明授权模型训练方法、感染人数预测方法、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取目标传染病的第一特征数据，所述第一特征数据包括所述目标传染病的多个影响因素集合和感染人数；所述多个影响因素集合包括所述目标传染病所在地的温度和降水量； 根据各所述影响因素集合和所述感染人数构建与各所述影响因素集合对应的感染人数预测模型，包括：根据各所述影响因素集合和所述感染人数之间的对应关系得到各所述影响因素集合对应的标注数据和非标注数据；向量化所述标注数据中的各所述影响因素，得到多个影响因素向量；利用预设的网络模型对任意两个所述影响因素向量进行计算，得到所述标注数据对应的协方差矩阵；根据预设的均值向量和所述协方差矩阵确定第一高斯分布；根据各所述影响因素集合对应的所述非标注数据确定所述非标注数据服从的第二高斯分布；对所述第一高斯分布和所述第二高斯分布进行联合分布计算，得到各所述感染人数预测模型； 利用所述多个影响因素集合和所述感染人数对各所述感染人数预测模型进行训练，得到非标注数据上方差最小的各所述感染人数预测模型，包括：根据所述多个影响因素集合和所述感染人数之间的对应关系得到所述多个影响因素集合对应的标注数据和非标注数据；获取所述标注数据对应的感染人数分布和所述非标注数据对应的方差；根据所述感染人数分布和所述方差构建目标函数；基于所述目标函数，利用梯度下降算法对各所述感染人数预测模型的模型参数进行迭代更新，当满足预设的迭代终止条件时，得到所述非标注数据上方差最小的各所述感染人数预测模型。

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