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J-GLOBAL ID：201802265877928242   整理番号：18A0440885

感受性露出感染用心深い(SEIV)モデルに基づく2感染状態に及ぼす意識設計と解析【Powered by NICT】

Awareness design and analysis upon two infectious states based on susceptible-exposed-infected-vigilant (SEIV) model

著者 (4件)： Li Zhixun (Data61-CSIRO and Research School of Engineering, Australian National University, Canberra ACT 2601, Australia) ,  Hong Jie (School of Electrical and Electronics Engineering, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, 639798, Singapore) ,  Yu Changbin (Data61-CSIRO and Research School of Engineering, Australian National University, Canberra ACT 2601, Australia) ,  Sun Zhiyong (Data61-CSIRO and Research School of Engineering, Australian National University, Canberra ACT 2601, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ASCC  ページ： 2334-2339  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,任意の有向ネットワーク上のヒト認識設計及び流行性動力学の間の相互作用を研究した。人々は三情報源から疾患の認識と恐怖を得て,二感染状態に新しい意識設計は個人の感受性,流行拡大系のしきい値と発生に影響を与える可能性を低減するために提案した。新しい認識応答設計は,システムの有効性を示すために連続平均場SEIVモデルに適用した。ヒト認識と組込みシステム大域的指数安定性解析と流行しきい値を提案した。流行しきい値を増加させ,流行ブレークアウトスケールを低減し,疾病伝播を阻害する二種のヒト認識の有効性を検証するために行ったシミュレーション研究。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 組込みシステム ,  *感染 ,  安定性解析 ,  *露光 ,  相互作用 ,  シミュレーション ,  ネットワーク ,  情報源 ,  ヒト ,  *感受性
準シソーラス用語： 感染症伝播 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 呼吸器の疾患  (GI03000Z) ,  生物学的機能  (EB03040U) ,  高分子固体の力学的性質  (CG02023D) ,  研究開発  (IA01040H) ,  小児科学一般  (GC08010B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 感受性 ,  感染 ,  モデル ,  意識 ,  設計 ,  解析