| 开本：16开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装-胶订 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787522341125 |
| 所属分类：图书>医学>内科学>一般理论 |
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内容简介
在当今数字化时代，传染病的传播与防控已成为全球公共卫生领域的重要挑战。随着信息技术的飞速发展，大数据技术为传染病的监测、预测和防控提供了靠前的机遇。多源异构大数据的出现，使得我们能够从多个角度、多种渠道获取与传染病相关的海量信息，从而更全面地理解传染病的传播机制，制定更精准的防控策略。本书正是基于这一背景，系统地探讨了如何利用多源异构大数据进行传染病传播预测的研究。本书共分为八章，每章都围绕一个核心主题展开，从数据获取到模型构建，再到防控策略的制定，形成了一个完整的传染病传播预测研究体系。
作者简介
孟祥佩，年生，博士研究生，浙江纺织服装职业技术学院信息技术学院副教授。主要从事人工智能技术应用研究。发表论文余篇主持省部级项目项厅市级项目项出版专著部。
目 录
第一章 传染病研究综述
第一节 传染病预测模型及监测资料综述
第二节 不同监测手段在传染病预测模型中的应用
第三节 传染病传播数据可视方法研究综述
第四节 本章小结
第二章 常用传染病预测模型简介
第一节 基于微分动力学的传染病预测模型
第二节 基于深度学习的传染病预测模型
第三节 本章小结
第三章 基于模型的重症传染病传播风险预测
第一节 经典模型
第二节 改进的传染病预测模型
第三节 本章小结
第四章 基于贝叶斯网络的传染病传播风险预测研究第一章 传染病研究综述
第一节 传染病预测模型及监测资料综述
第二节 不同监测手段在传染病预测模型中的应用
第三节 传染病传播数据可视方法研究综述
第四节 本章小结
第二章 常用传染病预测模型简介
第一节 基于微分动力学的传染病预测模型
第二节 基于深度学习的传染病预测模型
第三节 本章小结
第三章 基于模型的重症传染病传播风险预测
第一节 经典模型
第二节 改进的传染病预测模型
第三节 本章小结
第四章 基于贝叶斯网络的传染病传播风险预测研究
第一节 超参数优化方法
第二节 多序列加权预测模型
第三节 仿真实验
第四节 模型结果分析与应用
第五节 本章小结 ……
显示全部信息
商品详情
内容简介
在当今数字化时代，传染病的传播与防控已成为全球公共卫生领域的重要挑战。随着信息技术的飞速发展，大数据技术为传染病的监测、预测和防控提供了靠前的机遇。多源异构大数据的出现，使得我们能够从多个角度、多种渠道获取与传染病相关的海量信息，从而更全面地理解传染病的传播机制，制定更精准的防控策略。本书正是基于这一背景，系统地探讨了如何利用多源异构大数据进行传染病传播预测的研究。本书共分为八章，每章都围绕一个核心主题展开，从数据获取到模型构建，再到防控策略的制定，形成了一个完整的传染病传播预测研究体系。
作者简介
孟祥佩，年生，博士研究生，浙江纺织服装职业技术学院信息技术学院副教授。主要从事人工智能技术应用研究。发表论文余篇主持省部级项目项厅市级项目项出版专著部。
目 录
第一章 传染病研究综述
第一节 传染病预测模型及监测资料综述
第二节 不同监测手段在传染病预测模型中的应用
第三节 传染病传播数据可视方法研究综述
第四节 本章小结
第二章 常用传染病预测模型简介
第一节 基于微分动力学的传染病预测模型
第二节 基于深度学习的传染病预测模型
第三节 本章小结
第三章 基于模型的重症传染病传播风险预测
第一节 经典模型
第二节 改进的传染病预测模型
第三节 本章小结
第四章 基于贝叶斯网络的传染病传播风险预测研究第一章 传染病研究综述
第一节 传染病预测模型及监测资料综述
第二节 不同监测手段在传染病预测模型中的应用
第三节 传染病传播数据可视方法研究综述
第四节 本章小结
第二章 常用传染病预测模型简介
第一节 基于微分动力学的传染病预测模型
第二节 基于深度学习的传染病预测模型
第三节 本章小结
第三章 基于模型的重症传染病传播风险预测
第一节 经典模型
第二节 改进的传染病预测模型
第三节 本章小结
第四章 基于贝叶斯网络的传染病传播风险预测研究
第一节 超参数优化方法
第二节 多序列加权预测模型
第三节 仿真实验
第四节 模型结果分析与应用
第五节 本章小结 ……
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