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公开(公告)号：CN115050483A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210474637.9
申请日：2022-04-29
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于SAIR模型的潜伏期无症状传播的溯源方法,包括S1、在人际关系复杂网络中确定单个初始传播的源节点，根据源节点按照SAIR模型进行传播直到某一时刻t0；S2、随机选取一定数量的节点最为观测节点，观测节点在该时刻的状态可知；S3、根据部分观测节点的状态结合跳数距离和有效距离，利用反向传播算法在复杂网络中筛选候选源节点集，节点的数量由抽样的方法确定；S4、根据SAIR模型构建动态消息传播方程，利用部分观测节点计算候选源节点在Δt时刻处于不同状态的概率；S5、利用平均场理论计算候选源节点集中节点成为源的似然概率，概率最大的即为源。通本发明,能够准确的反映带有潜伏期的无症状患者的传染病的扩散，有助于解决传染源溯源问题。
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公开(公告)号：CN114973242A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210492966.6
申请日：2022-05-07
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人机交互的目标分子观测方法。该方法首先利用深度神经网络对输入的图片处理，得到图像的深度特征；使用者用鼠标与系统进行交互，系统即可理解其意图；之后以用户框选的目标特征作为目标模板，在深度特征层进行相似度匹配，找出相似度较高的区域后映射回原图像，得到同类目标；对于动态影像，还可以对所得到的同类目标进行跟踪，观测其动态变化。本发明的优势在于其对特定物质的检测不需要对该物质专门进行训练，即仅针对A数据集训练的模型可以对B、C、D等其他目标的检测也能起到很好的检测效果；此外，在检测出同类目标后还能对这些目标进行跟踪，得到该类物质在一段时间内的详细动态变化信息。
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