{"title":"疾病发病率监测与防疫措施效果预测的神经网络模型开发","authors":"N. Sukhanova","doi":"10.30987/1999-8775-2020-10-42-50","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Разработана модель для прогнозирования заболеваемости и оценки эффективности противоэпидемических мер. Результаты исследования и новизна нейросетевая модель динамически изменяет свою структуру и адаптируется к текущей эпидемической обстановке. Модель позволяет провести прогноз эпидемической обстановки на перспективу и оценку эффективности противоэпидемических мер. За основу разработки приняты существующие автоматизированные информационные системы, которые используются для мониторинга и визуализации данных о заболеваемости населения в Москве. Ключевые слова: эпидемия, заболеваемость, мониторинг, нейросетевая модель, модульная система, нейронные сети.","PeriodicalId":9358,"journal":{"name":"Bulletin of Bryansk state technical university","volume":"17 1","pages":"42-50"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-10-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":"{\"title\":\"NEURAL NETWORK MODEL DEVELOPMENT FOR DISEASE RATE MONITORING AND PREDICTION OF ANTIEPIDEMIC MEASURE EFFECTIVENESS\",\"authors\":\"N. Sukhanova\",\"doi\":\"10.30987/1999-8775-2020-10-42-50\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Разработана модель для прогнозирования заболеваемости и оценки эффективности противоэпидемических мер. Результаты исследования и новизна нейросетевая модель динамически изменяет свою структуру и адаптируется к текущей эпидемической обстановке. Модель позволяет провести прогноз эпидемической обстановки на перспективу и оценку эффективности противоэпидемических мер. За основу разработки приняты существующие автоматизированные информационные системы, которые используются для мониторинга и визуализации данных о заболеваемости населения в Москве. Ключевые слова: эпидемия, заболеваемость, мониторинг, нейросетевая модель, модульная система, нейронные сети.\",\"PeriodicalId\":9358,\"journal\":{\"name\":\"Bulletin of Bryansk state technical university\",\"volume\":\"17 1\",\"pages\":\"42-50\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2020-10-11\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"2\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Bulletin of Bryansk state technical university\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.30987/1999-8775-2020-10-42-50\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Bulletin of Bryansk state technical university","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30987/1999-8775-2020-10-42-50","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
NEURAL NETWORK MODEL DEVELOPMENT FOR DISEASE RATE MONITORING AND PREDICTION OF ANTIEPIDEMIC MEASURE EFFECTIVENESS
Разработана модель для прогнозирования заболеваемости и оценки эффективности противоэпидемических мер. Результаты исследования и новизна нейросетевая модель динамически изменяет свою структуру и адаптируется к текущей эпидемической обстановке. Модель позволяет провести прогноз эпидемической обстановки на перспективу и оценку эффективности противоэпидемических мер. За основу разработки приняты существующие автоматизированные информационные системы, которые используются для мониторинга и визуализации данных о заболеваемости населения в Москве. Ключевые слова: эпидемия, заболеваемость, мониторинг, нейросетевая модель, модульная система, нейронные сети.
求助内容：
应助结果提醒方式：
京公网安备 11010802042870号
