基于深度学习的新型冠状病毒的防护措施研究

摘要：

新型冠状病毒作为现今世界范围内杀伤力最强的传染性疾病之一,它的防控和治疗成为全球公共卫生领域关注的焦点.本研究面向环境传人现象,在相关数据的支持下对新型冠状病毒与气候特征展开研究;通过深度学习算法建立VGG模型,对原始天气数据进行分析;同时使用卷积神经网络技术,并结合气候变化等因素对目前严峻的防疫形势提供一定的提示以及预测作用,从而根据预估结果,提出环境传人下的指导性防护措施.由于各类数据均从权威机构获取而来,故数据分析的结果具有较高的可靠性和有效性.

关键词：新型冠状病毒、深度学习、VGG模型、卷积神经网络技术、防护措施

所属期刊栏目：53

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：江西省高等院校大学生实践创新训练计划项目;江西省高等学院大学生实践创新训练计划项目;江西省高等学院大学生实践创新训练计划项目

在线出版日期：2022-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：148-150