【技术实现步骤摘要】
一种异常程度分析系统
[0001]本专利技术涉及数据处理领域，特别是涉及一种异常程度分析系统
。
技术介绍
[0002]疾病防控工作中，研究者们往往会采取各类数学模型来对疫情的发展进行模拟计算，传染病动力学模型在疫情防控以及复盘分析中具有广泛的应用
。
[0003]在现阶段的动力学模型中，通常在各类疾病限制手段立即执行
、
医疗物资准备充足的理想情况下将用户分为易感用户
、
潜伏用户
、
患病用户
、
恢复用户四个仓室，将原本复杂的异常传播过程进行简化，以各类用户数量不断变化的状态模拟异常扩散过程，并根据各类用户的数量对地理区域的异常程度进行分析
。
[0004]但是在疾病的发展过程和防控工作中，疾病限制手段从决定到执行的过程中需要信息的逐层传递以及物资
、
人员的调度准备，导致疾病限制手段从发布到执行生效需要一定的时间，且由于医疗资源有限，在疾病患者接受治疗的过程中通常存在患者就医延误
、
疾病检测结果上报延误等各种延误状况，导致基于现有的动力学模型分析地理区域的异常程度时的准确性较低，难以辅助决策者以及疾控工作者判断实际疾病情况
。
[0005]因此，如何提高地理区域的异常程度的分析准确性成为亟待解决的问题
。
技术实现思路
[0006]针对上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为一种异常程度分析系统，所述系统包括处理器和存储有计算机程序的...
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.
一种异常程度分析系统，所述系统包括处理器和存储有计算机程序的存储器，其特征在于，所述存储器中存储有目标地理区域中的用户数量
L={I
o
(t)
，
I
q
(t)
，
I
H
(t)
，
S(t)、E(t)、R(t)}、
用户增加数量
L0={I
o0
(t)
，
I
q0
(t)
，
I
H0
(t)
，
E0(t)、R0(t)}、
异常扩散程度
β
={
β
o
(t)
，
β
q
(t)
，
β
H
(t)}、
异常扩散限制程度
δ
={
δ
o
(t)
，
δ
q
(t)
，
δ
H
(t)}、
第一延误时长
n、
所述目标地理区域中的用户总数量
N、I
H
(t)
对应的用户位置
W={W1，
W2，
……
，
W
i
，
……
，
W
v
}、
异常处理区域的位置
Z={Z1，
Z2，
……
，
Z
j
，
……
，
Z
u
}、Z
对应的异常用户处理上限
K={K1，
K2，
……
，
K
j
，
……
，
K
u
}、
预设的延误时长映射表
B
；
I
o
(t)
是指未经过异常检测且发生异常的第一异常用户在第
t
天的用户数量，
I
q
(t)
是指通过异常检测确认发生异常且未接受异常处理的第二异常用户在第
t
天的用户数量，
I
H
(t)
是指通过异常检测确认发生异常且接受异常处理的第三异常用户在第
t
天的用户数量，
S(t)
是指未发生异常的第一用户在第
t
天的用户数量，
E(t)
是指处于异常潜伏期且会在潜伏期内发生异常的第二用户第
t
天的用户数量，
R(t)
是指发生异常后变换为正常状态的第三用户第
t
天的用户数量，
I
o0
(t)
是指第一异常用户在第
t
天的用户数量与第一异常用户在第（
t
‑1）天的用户数量的差值，
I
q0
(t)
是指第二异常用户在第
t
天的用户数量与第二异常用户在第（
t
‑1）天的用户数量的差值，
I
H0
(t)
是指第三异常用户在第
t
天的用户数量与第三异常用户在第（
t
‑1）天的用户数量的差值，
E0(t)
是指第二用户在第
t
天的用户数量与第二用户在第（
t
‑1）天的用户数量的差值，
R0(t)
是指第三用户在第
t
天的用户数量与第三用户在第（
t
‑1）天的用户数量的差值，
β
o
(t)
是指
I
o
(t)
对应的异常扩散程度，
β
q
(t)
是指
I
q
(t)
对应的异常扩散程度，
β
H
(t)
是指
I
H
(t)
对应的异常扩散程度，
δ
o
(t)
是指
I
o
(t)
对应的异常扩散限制程度，
δ
q
(t)
是指
I
q
(t)
对应的异常扩散限制程度，
δ
H
(t)
是指
I
H
(t)
对应的异常扩散限制程度，
W
i
=(x
1i
，
y
1i
)
是指第
i
个第三异常用户在所述目标地理区域中的地理位置，
Z
j
=(x
2j
，
y
2j
)
是指用于对第三异常用户进行异常处理的第
j
个异常处理区域的位置，
K
j
是指第
j
个异常处理区域的异常用户处理上限，
B
是指限制异常扩散时的延误程度和限制异常扩散时的延误时长之间的映射表，
t
为大于0的整数，
i=1
，2，
……
，
v
，
v=I
H
(t)
，
j=1
，2，
……
，
u
，
u
是指异常处理区域的总数量；当所述计算机程序被处理器执行时，实现以下步骤：
S1
，根据
W、Z
和
K
，获取到
I
H
(t)
和
Z
之间的匹配程度
G={G1，
G2，
……
，
G
i
，
……
，
G
v
}
，其中，
W
i
和
Z
之间的匹配程度
G
i
={G
i1
，
G
i2
，
……
，
G
ij
，
……
，
G
iu
}
，
W
i
和
Z
j
之间的匹配程度
G
ij
=((x
1i
‑
x
2j
)2+(y
1i
‑
y
2j
)2)
1/2
×
ln(K
j
+1)
；
S2
，将
max(G
i
)
对应的异常处理区域确定为所述第
i
个第三异常用户对应的目标异常处理区域，其中，
max()
是指取最大值函数；
S3
，根据
{max(G1)
，
max(G2)
，
……
，
max(G
i
)
，
……
，
max(G
v
)}
，获取到
Z
对应的异常用户处理数量
P={P1，
P2，
……
，
P
j
，
……
，
P
u
}
，其中，
P
j
是指所有第三异常用户中以第
j
个异常处理区域作为目标异常处理区域的用户数量；
S4
，根据
K
和
P
，获取到
Z
对应的延误程度
T={T1，
T2，
……
，
T
j
，
……
，
T
u
}
，所述第
j
个异常处理区域对应的延误程度
T
j
符合如下条件：若
P
j
＞
K
j
，则
T
j
=(P
j
‑
K
j
)/K
j
；若
P
j
≤K
j
，则
T
j
=0
；
S5
，根据
Σ
j=1u
(T
j
技术研发人员：刘立宇，陈阳，肖鹏，
申请(专利权)人：生命奇点北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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