67、疟疾检测与VANET路由的AGPA自然启发技术研究

疟疾检测与VANET路由的AGPA自然启发技术研究

疟疾检测模型

在疟疾检测方面，借助深度学习模型和Flask Web应用可实现疟疾的自动、快速且准确检测。该模型具有诸多优势：
- 减轻病理学家负担 ：自动化检测减少了病理学家的工作量。
- 提高公众认知 ：通过相关研究，人们能了解疟疾的预防技术和常用治疗方法，有助于减少死亡人数和疾病传播。
- 适用于资源匮乏地区 ：在缺乏足够设施和专业人员的贫困国家，该模型能快速准确地检测疟疾。当疟疾病例增多而专业人员不足时，其检测速度比显微镜方法更快。

以下是一些与疟疾检测相关的指标展示：
| 指标 | 详情 |
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| ResNet 50模型准确率 | 用于疟疾疾病检测时的准确率情况在图6中展示 |
| ResNet 50模型损失率 | 图7呈现了使用该模型检测疟疾时的损失情况 |
| VGG16模型准确率 | 图8展示了其在疟疾检测中的准确率 |
| VGG16模型损失率 | 图9呈现了该模型检测疟疾时的损失情况 |

VANET网络概述

Vehicular Ad - hoc Network（VANET）是一种无线自组织网络，具有以下特点：
- 自组织性 ：车辆作为通信实体，无需预先的基础设施即可相互通信