期刊简介
《中华流行病学杂志》前身为1956年创刊的《流行病学杂志》，为流行病学及其相关学科的高级专业学术期刊。以从事预防医学、基础医学、临床医学及流行病 学科研与教学的工作者为读者对象。《中华流行病学杂志》按照理论与实际应用相结合的原则，集中报道国内流行病学领域内重要的科研成果，重视现场流行病学调 查和监测，展现与流行病学相关的实验室科研报告，报道临床流行病学研究，综合反映疾病预防控制工作中的热点和重点问题。
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首页>中华流行病学杂志
- 杂志名称：中华流行病学杂志
- 主管单位：中国科学技术协会
- 主办单位：中华医学会
- 国际刊号：0254-6450
- 国内刊号：11-2338/R
- 出版周期：月刊
期刊荣誉：连续多年被评为百种中国杰出学术期刊、中国精品科技期刊、中国最具国际影响力学术期刊等。期刊收录：万方收录(中), 知网收录(中), 上海图书馆馆藏, JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 国家图书馆馆藏, 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), CA 化学文摘(美), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 维普收录(中)
炭疽病的诊断及危险度预测智能模型研究
韩家信；熊鸿燕；张廷惠；许斌；李亚斐；朱才众；马翔宇；张路
关键词：炭疽, 神经网络(计算机), 流行病学
摘要：目的 建立以临床和流行病学指标为基本分析因子的综合诊断及预测炭疽危害程度的智能预测模型,提高对炭疽病发生的认识和判断能力.方法 根据实际疾病案例资料,分析临床症状、实验室检测指标、流行病学特征等因素.选入明显影响炭疽诊断和流行强度的指标,并将其作为神经元单位.利用Matlab 6.1软件中的神经网络工具箱训练、调整和建立智能化分析系统.结果 多因素相关分析显示,疾病潜伏期、胸部X线检验结果、镜检结果、职业特征等11项指标与炭疽病的诊断和流行强度有关;神经网络经500步学习和训练,训练误差从6.669 59下降至5.051 19×10-11,通过建立的智能神经网络模型对炭疽和非炭疽实际案例进行诊断和预测分析,其平均符合率达到100%.结论 人工神经网络在疾病综合特征与炭疽诊断和危害度预测之间建模是可行的,所训练的智能模型预测平均符合率达100%,有很好的实际应用价值.
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