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第1章 绪论1

1.1 引言1

1.1.1 传染病基本概念2

1.1.2 人类对传染病的认识与控制历程2

1.1.3 疫情防控意义8

1.2 历史上重大传染病事件9

1.2.1 天花的消灭9

1.2.2 鼠疫大流行10

1.2.3 SARS暴发11

1.2.4 人感染高致病性禽流感（H5N1亚型禽流感）11

1.2.5 新型流感疫情频发12

1.3 传染病的特点14

1.3.1 病原体14

1.3.2 传染性14

1.3.3 流行性14

1.3.4 感染后免疫性15

1.4 传染病流行的基本条件与病程规律15

1.4.1 基本条件15

1.4.2 流行过程的影响因素16

1.4.3 病程规律17

1.5 传染病监测预测与优化控制系统框架19

1.5.1 技术体系19

1.5.2 系统架构20

1.5.3 系统集成22

1.6 小结22

参考文献23

第2章 致病微生物监测25

2.1 致病微生物监测概述25

2.1.1 监测原理25

2.1.2 监测技术现状与发展29

2.2 高效生物气溶胶采集器的研制36

2.2.1 基于矿物油膜的大容量气-液生物气溶胶采样器37

2.2.2 自动静电场采样器37

2.3 生物气溶胶实时监测技术39

2.3.1 硅纳米线生物传感器的研制40

2.3.2 特异性单克隆抗体的制备42

2.3.3 基于SiNW-FET生物传感器的生物气溶胶实时监测系统46

参考文献56

第3章 传染病疫情监测60

3.1 传染病疫情调查60

3.1.1 疾病分布61

3.1.2 流行病学调查65

3.2 疫情分析原理67

3.2.1 调查数据分析67

3.2.2 疫情分析68

3.3 病程模型70

3.3.1 多项式分布病程模型71

3.3.2 Poisson分布病程模型74

3.3.3 Gamma分布病程模型74

3.3.4 对数正态分布病程模型77

3.3.5 正态分布病程模型78

参考文献81

第4章 传染病疫情预测82

4.1 传染病模型概述82

4.1.1 传统动力学模型82

4.1.2 统计学模型84

4.1.3 时-空交互模型89

4.2 具有控制变量的传染病模型99

4.2.1 状态方程99

4.2.2 模型参数化方法100

4.2.3 模型求解方法101

4.3 具有免疫期的传染病模型101

4.3.1 状态方程101

4.3.2 模型参数化方法102

4.3.3 模型求解方法102

4.4 空间非均匀性传染病模型102

4.4.1 两分区模型103

4.4.2 多分区模型107

4.5 传染病模型参数反演方法108

4.5.1 SEIRS-CV模型参数反演方法109

4.5.2 SEIRS-SI模型参数反演方法113

4.6 传染病疫情预测实例115

4.6.1 SARS疫情模拟预测116

4.6.2 甲型H1N1流感疫情模拟预测120

4.6.3 常规流感疫情模拟预测130

4.6.4 SHEM模型模拟试验131

参考文献133

第5章 传染病疫情优化控制135

5.1 条件及问题的提法135

5.2 解决方法137

5.3 传染病疫情优化控制模型139

5.3.1 疫情预防代价函数139

5.3.2 发病者医治成本函数140

5.3.3 死亡者社会代价函数140

5.3.4 总代价函数140

5.4 优化控制求解方法140

5.5 传染病疫情优化控制模拟事例143

参考文献145