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J-GLOBAL ID：201902254772864966   整理番号：19A2323873

BPニューラルネットワークに基づく医学的マイクロ通信公衆号の学術知識獲得効果評価モデル構築【JST・京大機械翻訳】

Establishment of academic knowledge access assessment model for medical WeChat public accounts based on BP neural network

著者 (6件)： Liu Lei (北京中医薬大学東直門医院,北京,100700) ,  Yu Guoyong (北京中医薬大学東直門医院,北京,100700) ,  Lin Xin (中国医学科学院医学信息研究所/図書館,北京,100020) ,  Zhou Qin (中国医学科学院医学信息研究所/図書館,北京,100020) ,  Wang Chen (首都医科大学附属北京朝陽医院麻醉科,北京,100020) ,  Wu Anshi (首都医科大学附属北京朝陽医院麻醉科,北京,100020)
資料名： Zhonghua Yixue Tushu Qingbao Zazhi  (Zhonghua Yixue Tushu Qingbao Zazhi)
巻： 28  号： 2  ページ： 35-44  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3121A  ISSN： 1671-3982  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:神経ネットワークモデルを構築することにより、医学類マイクロ通信公衆号の学術知識獲得効果を総合的、科学的に評価する。方法;まず、麻酔学の微信公衆号の補助臨床、教育と実践の応用現状について概説する。次に,既存の研究結果によって提案された「マイクロ信用知識獲得効果評価指標」に基づいて,知識特性,知識獲得者,知識提供者,知識獲得シナリオから選別した15の典型的な麻酔学マイクロ通信公衆のサンプルに対して評価を展開した。最後に、定性と定量データを収集し、Matlabソフトを用いてBPニューラルネットワーク(BackPropagationNeuralNetwork)モデルを構築し、シミュレーション検証を行った。結果:BPニューラルネットワークによる予測出力結果と実際の期待結果は限定した誤差範囲内に制御する。結論;BPニューラルネットワークに基づいて構築した医学類微信公衆号の学術知識獲得効果評価モデルは操作性と実践性があり、ユーザーが移動社交プラットフォームを通じて知識を獲得できる効果を評価し、促進と阻害要素を掲示し、さらに各学術機関の推薦を指導し、高品質の学術公衆を確立する。よりよいサービス学界である。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測 ,  *モデリング ,  *効果 ,  シミュレーション ,  *医学 ,  *モデル ,  *通信 ,  *知識獲得 ,  麻酔学 ,  定性分析
準シソーラス用語： *評価モデル ,  MATLAB ,  評価指標 ,  神経ネットワーク ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 計算機網  (JC03000K) ,  ドキュメンテーション  (JA01030X) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (7件)： BPニューラルネットワーク ,  医学 ,  公衆 ,  学術 ,  知識獲得 ,  評価 ,  モデル構築