20xx年醫(yī)學(xué)專題—傳染病監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)空分析及早期預(yù)警統(tǒng)計(jì)技術(shù)研究進(jìn)展----湖南衛(wèi)生監(jiān)督網(wǎng)-資料下載頁(yè)
2025-10-26 17:44本頁(yè)面
【正文】 ,第一百零一頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,www.themegallery.com,Company Logo,隱馬爾科夫模型(m243。x237。ng) Hidden Markov Models，HMMs,第一百零二頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,www.themegallery.com,Company Logo,隱馬爾科夫模型(m243。x237。ng),隱馬爾科夫模型(m243。x237。ng)(HMMs)是在Markov模型(m243。x237。ng)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的統(tǒng)計(jì)模型(m243。x237。ng)。,第一百零三頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,假定HMMs的狀態(tài)(傳染病狀態(tài))是不可直接監(jiān)測(cè)的，監(jiān)測(cè)到的只是與之對(duì)應(yīng)(du236。y236。ng)的一些監(jiān)測(cè)值(如OTC銷售量、急診量和學(xué)校缺勤數(shù)等 )，因而稱之為“隱”馬爾科夫模型。,第一百零四頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,www.themegallery.com,Company Logo,隱馬爾科夫模型(m243。x237。ng),底層(dǐ c233。nɡ):Markov鏈模型 描述狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換,第一百零五頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,www.themegallery.com,Company Logo,隱馬爾科夫模型(m243。x237。ng),上層:隨機(jī)模型(m243。x237。ng)， 描述狀態(tài)與監(jiān)測(cè)值的 統(tǒng)計(jì)對(duì)應(yīng)關(guān)系。,第一百零六頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,www.themegallery.com,Company Logo,隱馬爾科夫模型(m243。x237。ng),HMMs建模是從歷史數(shù)據(jù)中獲取信息，將隱含的規(guī)律轉(zhuǎn)化(zhuǎnhu224。)為實(shí)際的模型參數(shù)，利用歷史信息并根據(jù)相似性原理來(lái)比較識(shí)別未知樣本。,第一百零七頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,www.themegallery.com,Company Logo,隱馬爾科夫模型(m243。x237。ng),國(guó)外在進(jìn)入21世紀(jì)后，將其運(yùn)用于流感樣病例、脊髓灰質(zhì)炎以及醫(yī)院感染等監(jiān)測(cè)資料預(yù)測(cè)(y249。c232。)疾病狀態(tài)。,第一百零八頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,隱馬爾科夫模型(m243。x237。ng)結(jié)構(gòu)圖,qt為t時(shí)刻(sh237。k232。)的隱狀態(tài) (傳染病暴發(fā)的有無(wú)),第一百零九頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,隱馬爾科夫模型(m243。x237。ng)結(jié)構(gòu)圖,由于傳染病狀態(tài)(zhu224。ngt224。i)(隱狀態(tài)(zhu224。ngt224。i))難以確定，HMMs是通過(guò)可獲得的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)反推傳染病的可能狀態(tài)(zhu224。ngt224。i)。,第一百一十頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的HMMs示意圖,擴(kuò)展(ku242。zhǎn)模型,第一百一十一頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,隱馬爾科夫模型(m243。x237。ng)結(jié)構(gòu)圖,Et為Ot的的影響(yǐngxiǎng)因素 (周末或假期效應(yīng)、零售業(yè)促銷手段等 ),第一百一十二頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,模型(m243。x237。ng)建立過(guò)程,模型訓(xùn)練。即模型參數(shù)估計(jì)問(wèn)題，就是對(duì)于初始模型和給定用于訓(xùn)練的觀測(cè)序列調(diào)整模型的參數(shù)，使其能夠最好擬合觀測(cè)數(shù)據(jù)(sh249。j249。)，可通過(guò)EM算法或BaumWelch 算法進(jìn)行。,第一百一十三頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,模型評(píng)價(jià)。給定模型參數(shù),計(jì)算觀測(cè)序列的似然度,即計(jì)算似然值或?qū)?shù)似然值，用于表示參數(shù)擬合數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度(ch233。ngd249。)。這可以通過(guò)前向后向算法進(jìn)行。,2步需反復(fù)進(jìn)行(j236。nx237。ng)，選擇似然值或?qū)?shù)似然值最大的參數(shù)作為最終模型參數(shù)。,第一百一十四頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,隱狀態(tài)估計(jì)。給定模型參數(shù)和觀測(cè)數(shù)據(jù)，基于某種最優(yōu)準(zhǔn)則估計(jì)最可能的隱狀態(tài)序列(傳染病狀態(tài)的時(shí)間序列), 即估計(jì)出產(chǎn)生觀測(cè)序列的最可能路徑，可通過(guò)(tōnggu242。)Viterbi 算法進(jìn)行估計(jì)。,第一百一十五頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,歷史數(shù)據(jù),最優(yōu)HMMs,傳染病預(yù)警(y249。 jǐnɡ),第一百一十六頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,謝 謝！,第一百一十七頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,內(nèi)容(n232。ir243。ng)總結(jié),傳染病監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)?？衫萌藗儗?duì)于傳染病流行及其相關(guān)因素的先驗(yàn)知識(shí)確定先驗(yàn)分布。目前已在眾多領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用，是近年國(guó)外傳染病預(yù)警研究領(lǐng)域的前沿技術(shù)之一。人群證據(jù)節(jié)點(diǎn)O，代表了特定群體的集合證據(jù)。120緊急醫(yī)療救助電話記錄電子記錄。——基于統(tǒng)計(jì)測(cè)試的方法?！谒阉饔浄值姆椒āＸ惾~斯網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習(xí)通過(guò)(tōnggu242。)專家知識(shí)和訓(xùn)練樣本學(xué)習(xí)來(lái)確定。2步需反復(fù)進(jìn)行，選擇似然值或?qū)?shù)似然值最大的參數(shù)作為最終模型參數(shù)。謝 謝,第一百一十八頁(yè)，共一百一十八
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