基于自主计算的流行病传播网络建模与推断
从流行病监控数据中准确推断出描述流行病传播途径和传播方式的流行病传播网络具有重要意义。现有的传播网络结构推断方法大都面向信息传播过程，所能处理的数据与可获得的流行病监控数据形式不同，不适合处理具有粗粒度、时空多尺度和数据缺失等特性的流行病监控数据。针对该问题，本文提出了基于自主计算的流行病传播网络建模方法和网络结构推断方法。该方法采用多自治体建模传播网络结构和流行病传播过程，采用蒙特卡罗模拟结合群智能优化的反馈过程调节系统参数，以缩小模拟系统涌现行与真实监控数据间差异为目标，改变自治体的行为，促使模拟系统向真实系统逐步演化，以此方式推断出传播网络结构及与流行病相关的主要生物学参数。采用2009 年H1N1 猪流感在香港爆发的真实监控数据分析验证了所提模型与方法的有效性和适用情况，并以香港地区流行病风险评估为例介绍了流行病传播网络推断的一种应用模式。
流行病传播模型 流行病传播网络 自主计算 多智能体系统 网络推断 蒙特卡罗模拟 时空数据挖掘
杨博 刘际明 杨建宁 白媛 刘大有
吉林大学 计算机科学与技术学院,吉林 长春 130012;吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室,吉林 长春 130012 香港浸会大学 计算机科学系,香港
国内会议
长春
中文
1-14
2012-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）