27、生物恐怖主义防范的挑战与应对

生物恐怖主义防范的挑战与应对

1. 公共卫生调查性质转变

在公共卫生领域,随着疫情类型的不同,科学调查有时会转变为刑事调查,这就需要额外的信息来源。公共卫生的一个关键问题是,要根据事件的严重程度和是否为蓄意行为,高效地分配人力和信息资源。在存在蓄意行为的环境中,核心问题是区分自然疫情和蓄意引发的疫情。这种区分的复杂性,很容易让现有的信息收集和传播网络的有效性和效率大打折扣。相关且针对特定疫情的信息以及由此形成的信息结构,会显著影响决策结果,并影响人力资源的分配。

2. 信息结构

公共卫生监测过程会从监测环境中的多个来源收集信息,因此会收集到大量且多样的信息,这些信息需要进行组织和结构化,以便后续分析和报告。然而,在监测活动中收集和构建相关信息时,常常会遇到信息结构碎片化的问题。信息结构的碎片化或次优性,往往与缺乏战略或未遵循战略有关。由于相关信息并非总是能高效分配,信息失真也很常见,所以信息质量和信息结构的发展必然会受到影响。

在生物恐怖主义环境中,信息结构的这些不一致性会严重影响决策结果和决策过程中资源的分配。为了区分自然疫情和蓄意疫情并确定真正原因,需要额外的非传统信息来源。但信息过载和信息失真等情况,会导致应对疫情的策略出现延迟和不一致。因此,监测工作的一个挑战是,更好地理解组织流程与信息结构发展之间的关系,以实现最佳决策结果。在受生物恐怖主义威胁影响的环境中,有三个重要因素影响信息结构的发展:信息相关性、信息价值和信息可用性。

下面是生物恐怖主义事件发展过程中资源投入的时间价值示意图:

graph LR
    classDef process 
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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