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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第七医学中心申请的专利一种基于互联网的区域生育力智能普查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：CN121212855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511612706.8，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于互联网的区域生育力智能普查系统是由高原;杨怡卓;董明理;彭红梅设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于互联网的区域生育力智能普查系统在说明书摘要公布了：本发明涉及生育力数据分析技术领域，公开了一种基于互联网的区域生育力智能普查系统，通过马尔可夫决策过程建模数据补全任务，利用深度Q网络预测补全价值，基于贝叶斯时序网络实现跨时期数据校准，应用时态平滑约束确保历史连续性，解决了历史生育力数据缺失分布不均、检测技术标准不一致、补充成本受限的技术问题，实现了高质量的区域生育力历史数据增强和时空分布分析。

本发明授权一种基于互联网的区域生育力智能普查系统在权利要求书中公布了：1.一种基于互联网的区域生育力智能普查方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过互联网平台获取多地医疗机构的区域生育力普查数据； 获取带缺失的多年代生育力历史数据，提取包括时间维度缺失密度、空间维度缺失聚类系数、检测项目缺失相关性的缺失模式特征向量； 将数据补全任务建模为马尔可夫决策过程，对每个候选补全点分别计算信息增益和时态一致性评分，其中信息增益通过计算补全该点后对整体数据分布熵减少量确定，时态一致性评分通过评估补全值与相邻时间点数据的平滑度计算，对信息增益和时态一致性评分分别归一化后进行加权求和生成复合奖励函数，权重系数根据数据缺失率动态调整； 将复合奖励函数作为即时奖励输入深度Q网络，通过迭代训练学习状态-动作价值函数，预测选择不同补全点对后续数据分析任务的长期影响价值； 根据深度Q网络输出的价值估计结合补全难度评分确定综合优先级，选择优先级最高的缺失点作为优先补全目标，通过互联网平台向相应地区的医疗机构发布补充调查任务； 接收医疗机构反馈的补充调查数据，基于贝叶斯时序网络学习的技术演进参数，将不同时期的检测数据映射到统一标准空间，生成标准化补全值； 对标准化补全值应用时态平滑约束，通过最小化相邻时间点的二阶差分确保数据的历史连续性，将平滑后的补全值填充到原始数据集对应位置，输出完整的区域生育力历史数据集； 其中，复合奖励函数的计算方式为：对于历史数据时间轴上的每个候选补全点，根据该时间点处的局部数据缺失率确定权重系数，当缺失率较高时增大信息增益的权重系数以优先填补关键空白，当缺失率较低时增大时态一致性的权重系数以保证数据的历史连续性，通过权重系数与归一化后的信息增益及时态一致性评分的加权求和得到该时间点的奖励值。

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人民解放军总医院第七医学中心，其通讯地址为：100010 北京市东城区东四十条南门仓路甲5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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