数学模型DTW和KNN算法在传染病地区风险划分中的应用

• 作者: 庄桂敏 徐家兴 杨真真 田路遥
• 来源期刊: 中国科技信息
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 科学评价(31万~60万)
• 页码范围: 69-70
• 页数: 2页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8972.2021.01.037

摘要

在目前的分类算法中,K-Nearest Neighbor算法是一种高效、简单、可操作性强的基于分类和回归的算法,在实际中已广泛应用于模式识别、空间分类、文本分类等多个科学领域;DTW算法是一种基于动态规划思想的识别算法.在实际的传染病的流行中,由于各个国家和地区抗击疫情的手段、力度各异,导致不同国家和地区的疫情风险的高低程度不同.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庄桂敏		2	0	0.0	0.0
2	杨真真		4	0	0.0	0.0
3	田路遥		1	0	0.0	0.0
4	徐家兴		1	0	0.0	0.0