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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于时空感知的可解释序列预测方法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：CN116451102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310456772.5，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于时空感知的可解释序列预测方法是由李青;党侨东;吴冠中;王子越设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空感知的可解释序列预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于时空感知的可解释序列预测方法，获取原始电子病历数据，对所述原始电子病例数据进行预处理；基于K‑Means算法对进行预处理过的原始电子病历数据进行疾病分类；使用Transformer编码器对分类后的疾病进行编码，提取不同疾病之间的空间特征，进而得到患者的诊断嵌入表示；基于自注意力机制更新患者诊断嵌入；结合时间信息并通过GRU模型聚合时间感知诊断嵌入并通过预测层预测患者的诊断结果。本发明充分利用了电子病历时序数据的时空信息，从空间和时间两个维度充分挖掘潜在的发展模式，能区别同一诊断的不同疾病和不同诊断对预测结果的贡献程度，仅提升了模型对时间序列预测的准确性，还进一步增强了模型的可解释性。

本发明授权一种基于时空感知的可解释序列预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空感知的可解释序列预测方法，其特征在于， S1获取原始电子病历数据，对所述原始电子病历数据进行预处理； S2基于K-Means算法对进行预处理过的原始电子病历数据进行疾病分类； 在步骤S2中，对于原始电子病历数据集中出现的每个疾病，计算其连续出现i次的次数，生成疾病出现的特征矩阵，并使用最小最大规范化的方法将矩阵元素映射到0至1的范围内，基于滑动窗口机制在不同的频次范围计算疾病出现的特征； 选取K-Means聚类算法，在不同滑动窗口生成的特征矩阵上进行聚类； S3使用Transformer编码器对分类后的疾病进行编码，提取不同疾病之间的空间特征，进而得到患者的诊断嵌入表示； S4基于自注意力机制更新患者诊断嵌入； S5结合时间信息并通过GRU模型聚合时间感知诊断嵌入并通过预测层预测患者的诊断结果； 所述S2具体为： 分别计算每个疾病连续出现2次及2次以上的次数； 基于滑动窗口机制和K-Means算法从不同频次范围划分疾病； 所述S3具体为： 所述的Transformer编码器输入为疾病嵌入和3种疾病类型嵌入，层数为6，多头注意力的头数为8，最后将一次诊断的疾病嵌入相加取平均得到患者的诊断嵌入。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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