AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · চিকিৎসা ও ওষুধ আবিষ্কার · arXiv · 2026-10-22

সিমুলেশন থেকে মহামারির থ্রেশহোল্ড সমীকরণ শেখা: REEBLRA, রিপ্রোডাকশন সংখ্যার জন্য একটি ব্যাখ্যাযোগ্য বেইজিয়ান শ্রেণিবিভাগ কাঠামো

মূল শিরোনাম: Learning Epidemic Threshold Equations from Simulation: REEBLRA, an Interpretable Bayesian Classification Framework for Reproduction Numbers

উচ্চমাত্রিক, অরৈখিক বা কাঠামোগতভাবে জটিল মহামারি মডেলগুলির জন্য মৌলিক প্রজনন সংখ্যা $R_0$-এর বিশ্লেষণী রাশিমালা প্রতিপাদন করা কঠিন। REEBLRA প্যারামিটার-প্রতিক্রিয়া ডেটা থেকে সুস্পষ্ট সারোগেট থ্রেশহোল্ড সমীকরণ শিখতে বেইজিয়ান লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করে, যা মহামারি আগমন ($R_0>1$) শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য একটি বাইনারি সমীকরণ এবং $R_0$-কে বেষ্টনকারী ক্রমবিন্যস্ত থ্রেশহোল্ড সমীকরণ প্রদান করে। 15-কম্পার্টমেন্টের পাঁচ-গোষ্ঠীর SIR সিস্টেম সহ সাতটি ODE-মডেল বেঞ্চমার্ক জুড়ে, পাঁচ-ভাঁজ বাইনারি AUC ছিল 0.999-1.000 এবং ক্রমবিন্যস্ত-ব্র্যাকেট নির্ভুলতা ছিল 0.951-0.998।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →