买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学院软件研究所;云南省寄生虫病防治所申请的专利一种基于多变量核密度估计的虫媒疾病预测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：CN115775634B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211671730.5，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权一种基于多变量核密度估计的虫媒疾病预测方法及系统是由王鑫;周红宁;张凤军;姜进勇;赵晓涛设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多变量核密度估计的虫媒疾病预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多变量核密度估计的虫媒疾病预测方法及系统，包括收集目标区域内的虫媒疾病病例信息和传播媒介信息，使用网格划分目标区域，形成包含目标区域的划分网格；设置模型训练的时间区间、近邻点个数下限值和上限值、带宽最低阈值和最高阈值、核密度函数形式，分别建立虫媒疾病病例动态带宽核密度估计模型和传播媒介动态带宽核密度估计模型；建立多变量组合模型，使用平均命中面积比评估不同参数下的多变量组合模型预测结果，得到最优多变量组合模型及其密度分布网格；使用自适应等高线分级图呈现最优多变量组合模型预测结果。本发明使用多变量核密度估计方法，提升虫媒疾病疫情态势预测精度，为虫媒疾病疫情防控决策提供帮助。

本发明授权一种基于多变量核密度估计的虫媒疾病预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多变量核密度估计的虫媒疾病预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，收集目标区域内的虫媒疾病病例信息和传播媒介信息，通过虫媒疾病病例信息和传播媒介信息构建多变量的训练样本集，通过选择方框并保证方框包含目标区域，使用网格划分包含目标区域的方框，形成包含目标区域的划分网格； 步骤二，在步骤一训练样本集和包含目标区域的划分网格的基础上，设置模型训练时的时间区间、近邻点个数的下限值和上限值、带宽最低阈值和最高阈值、核密度函数形式，结合虫媒疾病病例和传播媒介信息，计算生成核密度估计模型，遍历近邻点个数和带宽阈值的所有取值，每种取值对应生成一个核密度估计模型，最终分别建立虫媒疾病病例动态带宽核密度估计模型和虫媒疾病传播媒介动态带宽核密度估计模型； 步骤三，融合虫媒疾病病例动态带宽核密度估计模型和传播媒介动态带宽核密度估计模型，建立多变量组合模型，使用平均命中面积比评估不同参数条件下的多变量组合模型预测结果，得到最优多变量组合模型及其密度分布网格；所述平均命中面积比是指设置若干阈值，将分布网格的网格单元逐一与每个阈值比较，进一步计算产生一系列比值，再计算这些比值的平均值得到；此处的比值是指在预测时间范围内，提取密度分布网格中密度值高于阈值的网格单元，计算被包含在这些网格单元的病例百分比与这些网格单元面积之和百分比的比值，被包含在这些网格单元的病例百分比是指被包含在这些网格单元的病例数与步骤一中目标区域内病例总数的百分比，这些网格单元面积之和百分比是这些网格单元面积之和与全部网格单元面积之和的百分比； 步骤四，采用自适应等高线分级图的形式，呈现最优多变量组合模型的预测结果，直观展示虫媒疾病疫情态势的空间分布。

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中国科学院软件研究所;云南省寄生虫病防治所，其通讯地址为：100190 北京市海淀区中关村南四街4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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。