6、新兴信息技术助力媒介传播疾病的监测、预防与控制

新兴信息技术助力媒介传播疾病的监测、预防与控制

1. 媒介传播疾病现状与挑战

媒介传播疾病由节肢动物传播的病原体引发,给人类带来了严重的发病率和死亡率,尤其在发展中国家。例如,2008 年疟疾估计造成 2.47 亿病例和近 100 万死亡,每年估计有多达 5000 万登革热感染病例和 50 万例严重登革出血热病例。此外,近年来一些新的媒介传播疾病在发达国家也逐渐出现并传播,如北美洲的西尼罗河病毒病和亚洲、欧洲、北美洲的莱姆病。

对媒介传播疾病的监测和控制是一项复杂的工作,因为它涉及节肢动物媒介、病原体和脊椎动物扩增/储存宿主,且每个类别都可能包含多种物种。人类可能是病原体的扩增/储存宿主(如登革热和疟疾),也可能是终末宿主(如莱姆病和西尼罗河病毒病)。这就要求媒介/疾病控制项目处理大量信息,包括昆虫学监测数据(媒介收集细节、媒介丰度和杀虫剂抗性)、病原体相关监测数据(媒介感染、动物宿主感染情况以及人类感染数据),还需管理与媒介和/或病原体控制相关的数据,如各种预防或控制活动的时空覆盖范围、资源消耗等。

如果缺乏足够的数据管理和分析能力,控制项目很难评估和改进其绩效,可能导致决策失误,如继续使用无效的监测或控制方法,无法将资源精准投入到最需要的地区和时间段。

2. 可应用于媒介传播疾病数据管理和决策支持的信息技术

数据库、报告和地理信息系统(GIS)软件有助于数据管理和分析,特别是当多个应用程序集成时。例如,西尼罗河病毒传入北美后,加拿大开发了用于公共卫生监测的集成系统,加利福尼亚州也推出了媒介传播疾病监测网关。

然而,许多系统的软件组件获取和/或许可成本较高,限制了在资源有限环境中的应用。为解决这一问题,可以利用开源

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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