传染病的自组织神经网络预测研究

被引:1
作者
赵晓燕
机构
[1] 川北医学院基础医学院计算机与数学教研室
关键词
传染病; 自组织神经网络; 免疫克隆算法; 预测;
D O I
暂无
中图分类号
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
针对传染病发病趋势的预测需要考虑许多因素的特点,提出了用改进的自组织神经网络方法对传染病发病趋势进行预测。改进的自组织神经网络的算法用免疫克隆选择算法的克隆算子和变异算子去改进自组织神经网络算法中的邻域大小和权值调整规则,使每个神经元的权值学习率和邻域大小随神经元的亲和力发生变化,从而保证网络在很大概率上收敛到全局最优,并克服了自组织神经网络分类效果受输入次序影响的不足。最后实例分析表明了该方法的实用性和有效性。
引用
收藏
页码:379 / 382
页数:4
相关论文
共 6 条
[1]   应用灰色模型预测肠道传染病发病趋势 [J].
胡连鑫 ;
陈燕燕 ;
李杰 ;
杜渐 ;
赵蓓玲 ;
宋姝娟 ;
余志涛 .
疾病监测, 2009, 24 (02) :135-136
[2]   马尔科夫链在传染病预测中的应用 [J].
付长贺 ;
邓甦 .
沈阳师范大学学报(自然科学版), 2009, 27 (01) :28-30
[3]   免疫进化模型及其在优化计算中的应用 [J].
杨孔雨 ;
王秀峰 .
系统仿真学报, 2005, (04) :801-805
[4]   一种免疫单克隆策略算法 [J].
刘若辰 ;
杜海峰 ;
焦李成 .
电子学报, 2004, (11) :1880-1884
[5]   一种新的免疫进化算法及其性能分析 [J].
左兴权 ;
李士勇 ;
黄金杰 .
系统仿真学报, 2003, (11) :1607-1609+1655
[6]  
Global stability of an SIR epidemic model with time delays[J] . Edoardo Beretta,Yasuhiro Takeuchi.Journal of Mathematical Biology . 2004 (3)