2025-02-23T20:33:23-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-125057%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T20:33:23-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-125057%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T20:33:23-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-23T20:33:23-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Прогнозирование эпидемиологических показателей гриппа на основе запросов поисковой системы

Прогнозирование эпидемиологических показателей гриппа на основе запросов поисковой системы

В работе рассмотрена возможность повышения эффективности прогнозирования медико-биологических процессов за счет использования данных поисковых запросов. Для моделирования использован релаксационный алгоритм метода группового учета аргументов. Получены модели прогноза эпидемиологических показателей г...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Настенко, Е.А., Носовец, Е.К., Белошицкая, О.К., Павлов, А.В., Соколов, А.Д.
Format: Article
Language:Russian
Published: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2016
Series:Індуктивне моделювання складних систем
Online Access:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/125057
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:В работе рассмотрена возможность повышения эффективности прогнозирования медико-биологических процессов за счет использования данных поисковых запросов. Для моделирования использован релаксационный алгоритм метода группового учета аргументов. Получены модели прогноза эпидемиологических показателей гриппа на основе фактического обращения пациентов в лечебное учреждение и с дополнением данных запросов поисковой системы Yandex. Во втором случае модель показала существенное улучшение прогнозирующих свойств.

Similar Items