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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(湖州)申请的专利基于非线性扩展函数的图-向量自回归疾病传播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：CN115995302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202211325627.5，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权基于非线性扩展函数的图-向量自回归疾病传播预测方法及系统是由蒋俊正;李文娟;钱江设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于非线性扩展函数的图-向量自回归疾病传播预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于非线性扩展函数的图‑向量自回归疾病传播预测方法及系统，首先对疾病传播数据进行图和图信号建模；采用图‑向量自回归模型刻画时变图信号间的相关性；利用非线性扩展函数将信号从低维空间映射到高维空间；然后提出优化问题对基于非线性扩展函数的图‑向量自回归模型的参数进行估计；最后利用优化后的预测模型在不同数据集上进行数值实验以验证预测模型的性能；这种方法可以刻画出时变图信号之间的非线性时空相关性从而进行预测。本模型案适用于拥有时空特征的疾病传播数据的预测问题，该方法能较好地描述时变数据的非线性时空相关特性，具有较好的预测能力。

本发明授权基于非线性扩展函数的图-向量自回归疾病传播预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于非线性扩展函数的图-向量自回归疾病传播预测方法，其特征在于：包括以下步骤： 1获取疾病传播数据并对疾病传播数据进行图和图信号建模； 2构建图-向量自回归模型； 3利用非线性扩展函数将图信号从低维空间映射到高维空间； 4构建基于非线性扩展函数的图-向量自回归模型； 5对基于非线性扩展函数的图-向量自回归模型的参数进行估计，得到优化的疾病传播预测模型； 所述图-向量自回归模型刻按照以下方式建立： 设时刻的信号值表示为之前个时刻的信号的函数，采用图-向量自回归模型对时变图信号进行建模如公式1所示： 1 其中，表示时刻的感染病例人数的估计值；表示时刻的真实感染病例人数；为误差向量，是图拉普拉斯矩阵，表示拉普拉斯矩阵的次方，为阶拉普拉斯矩阵的系数，拉普拉斯矩阵的最高阶数为；度矩阵是一个对角阵，其内部元素是的行和； 所述利用非线性扩展函数将信号从低维空间映射到高维空间按照以下方式进行： 令，由公式1可知包含了历史时刻的信息， 据此，采用三角函数形式的扩展函数将映射到高维，扩展函数形式如公式2所示： 2 其中，和为扩展指标，是扩展函数的阶数，和的定义如公式3所示： 3 令表示经扩展函数扩展到维的高维信号； 其中，表示拉普拉斯矩阵的次方；表示时刻的图信号；表示有关的第个扩展函数；、、表示与扩展函数阶数有关的参数； 所述疾病传播数据按照以下方式进行图和图信号建模： 设个地区个连续时刻的时变疾病传播数据为； 其中，，为地区在时刻的感染病例人数； 将地区建模为图节点，结点之间根据数据的特性用边相连，构建出图，其中，为图结点的集合，为边的集合，为权重矩阵，其内部元素表示对应节点之间的相关程度与邻接关系，若节点间没有边连接，则对权重为0； 此时，作为时变图信号，其内部元素表示不同时刻图节点上的图信号。

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电子科技大学长三角研究院(湖州)，其通讯地址为：313000 浙江省湖州市西塞山路819号科技创新综合体B1幢；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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