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目的 建立Hopfield神经网络模型,对珠海市麻疹点状暴发的发病风险进行综合评估,识别高风险地区. 方法 确定发病率、接种率、监测系统运转质量、疫点处置共四大类9项指标,利用矩阵实验室(matrix laboratory,Matlab)软件工具箱中的Hopfield神经网络模型进行建模. 结果 香洲区麻疹点状暴发疫情风险等级为“极高风险”,金湾区为“高风险”,斗门区为“低风险”. 结论 Hopfidd神经网络模型可对麻疹疫情风险进行综合评估,初步识别点状暴发的高风险地区.

作者:尹锡玲;黄晖;关天姬;方坚锐;李海燕;阮峰

来源:实用预防医学 2016 年 23卷 3期

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作者:
尹锡玲;黄晖;关天姬;方坚锐;李海燕;阮峰
来源:
实用预防医学 2016 年 23卷 3期
标签:
Hopfield神经网络模型 麻疹 高风险地区 Hopfield neural network model Measles High risk area
目的 建立Hopfield神经网络模型,对珠海市麻疹点状暴发的发病风险进行综合评估,识别高风险地区. 方法 确定发病率、接种率、监测系统运转质量、疫点处置共四大类9项指标,利用矩阵实验室(matrix laboratory,Matlab)软件工具箱中的Hopfield神经网络模型进行建模. 结果 香洲区麻疹点状暴发疫情风险等级为“极高风险”,金湾区为“高风险”,斗门区为“低风险”. 结论 Hopfidd神经网络模型可对麻疹疫情风险进行综合评估,初步识别点状暴发的高风险地区.

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