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J-GLOBAL ID：202102226167842286   整理番号：21A0489949

機械学習と動力学モデルに基づいた湖北省新型コロナウイルス肺炎の流行状況分析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of COVID-19 in Hubei province based on machine learning and dynamics model

著者 (5件)： Yu Jinfen (華中科技大学同済医学院附属湖北婦幼保健院,武漢430070) ,  Song Yukai (電子科技大学格拉斯哥学院,成都611731) ,  Fei Fei (華中科技大学同済医学院附属湖北婦幼保健院,武漢430070) ,  Sun Weiqiang (華中科技大学同済医学院附属湖北婦幼保健院,武漢430070) ,  Song Zufeng (中冶南方工程技術有限公司,武漢430223)
資料名： Shengwu Yixuegongcheng Yanjiu  (Shengwu Yixuegongcheng Yanjiu)
巻： 39  号： 3  ページ： 294-299,305  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4395A  ISSN： 1672-6278  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： 武昌方室病院の一線データ及びその他の公式データに基づき、まず、機械学習を用いて疫情規模を予測し、その後、遡上伝播モデルとサンプリング検出モデルを用いて疫病規模を推定した。最後に、マクロの角度から、SIRとSIERモデルとMATLABソフトウェアプログラミングを併用して疫情を分析し、セルラオートマトンモデルのマイクロ角度における分析を用いて、2つの角度から中国政府の強力な防衛措置の必要性を証明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *肺炎 ,  セルラオートマトン ,  疫病 ,  *機械学習
準シソーラス用語： MATLAB ,  動力学モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ウイルスによる動物の伝染病  (FE02024R) ,  オートマトン理論  (JB04000O)

タイトルに関連する用語 (8件)： 機械学習 ,  動力学モデル ,  湖北省 ,  コロナ ,  ウイルス肺炎 ,  流行 ,  状況 ,  分析