5、人工智能在疾病控制与人类活动识别中的应用

人工智能在疾病控制与人类活动识别中的应用

1. 人工神经网络在传染病疫苗接种率优化中的应用

在传染病管理中，优化疫苗接种率是控制疾病传播的关键。为了实现这一目标，研究人员提出使用人工神经网络（ANN）。具体而言，采用了一个简单的前馈多层感知器（MLP），其结构包含一个隐藏层，该隐藏层有 10 个神经元，一个输入层和一个输出层。

选择这种单隐藏层的多层架构，是因为它相对简单且易于训练。而隐藏层使用 10 个神经元，是通过反复试验来平衡模型的复杂性和准确性。网络的输入是给定时间的个体数量，输出则是对应感染个体数量的疫苗接种率。通过这种技术优化疫苗接种率，有望显著减少感染个体数量，并迅速阻止疾病的传播。

构建这个神经网络模型时，借助了 MATLAB 的深度学习工具箱。该工具箱具有用户友好的界面和内置的训练算法，可用于定义网络架构、优化训练参数以及可视化网络性能。

训练该 ANN 时，采用了广泛使用的列文伯格 - 马夸尔特（Levenberg - Marquardt）算法，通过 trainlm 函数来最小化均方误差（MSE）函数。此算法在实现最优学习方面非常有效，因其计算效率高而常被选用。

由于目前缺乏真实世界的数据集，所以使用模拟数据来训练这个简单的多层感知器前馈 ANN。模拟过程是反复应用经典方法，并仔细选择不同但相似的假设参数，以生成多样化且真实的数据集，这些数据集可代表现实世界的场景。需要注意的是，由于 ANN 的性能依赖于训练数据的准确性，所以必须仔细监控模拟数据的质量和一致性。为此，将实施严格的验证和确认过程，以确保数据点的分布和数量与两个感兴趣的因变量（疫苗接种率和感染个体数量）保持一致。

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