关键词： 空气污染   时空变化   预测模型   随机森林  

摘要： 随着全球经济、交通和工业化的快速发展，空气污染逐渐成为21世纪的主要环境问题之一。世界空气质量报告表明许多亚洲国家经历过较高水平的空气污染状况，尤其是在中国、巴基斯坦、印度和孟加拉人民共和国。中国是目前世界上最大的发展中国家，作为一个人口、交通和工业体量很大的国家，其许多城市和地区近三十年来面临严峻的空气污染问题。近年来由于部分区域在交通、集中供暖和工业排放方面实施的限制措施，污染情况有了轻微的改善，但仍需更严格的措施来保护环境。目前威胁人们健康的主要污染物有微小颗粒物（包括PM2.5 and PM10）、二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、一氧化碳（CO）以及臭氧（O3）。其中微小颗粒物会导致严重的肺部疾病例如哮喘和心血管疾病;SO2和NO2则对人类健康构成威胁并危害环境;同时这些污染物的活性很强，极容易与其它物质发生化学反应导致额外的环境污染;CO是另一种污染大气的主要成分，既会影响人们的健康也会危害环境;O3虽然对地球上的生物来说非常重要，但是它同样会带来许多与呼吸系统有关的危害，如形成肺部瘢痕和肺功能损失。据世界卫生组织（World Health Organization,WHO）报道，每年有约460万人死于与空气质量过差有关的疾病，相较于其它环境问题，空气质量差导致的死亡数量更多。空气污染可能导致各种不良后果并且可能影响气候，引起了学者和研究人员的广泛兴趣。　　2019年12月WHO官方命名为冠状病毒2019（COVID-19）。在零号病人确诊后中国范围内被感染人群激增，并且在几天之内就发展成了全国性的疫情。由于COVID-19的极强传染性导致了其大规模地传播，WHO将其定性为全球突发公共卫生事件。毫无疑问，新冠疫情带来了一场严重的灾难，导致了全球数以万计的人死亡，然而另一方面它却对环境有着积极的影响。新冠病毒在世界不同地区和区域的传播也提供了研究其对空气污染影响的机会。　　2013年初，由于前所未有的污染事件对人们的生命和财产造成过度威胁，有必要实施预防措施以改善中国的空气质量。在此背景下，中国国务院于2013年9月10日发布了《大气污染防治行动计划》。由于调控政策和严格的限制，中国空气污染情况近年来略有下降，然而，许多城市和地区仍然遭受雾霾污染的影响。为了有效控制大气污染，降低其所造成的危害，研究空气污染的时空变化，并对其在不同时间跨度上的污染情况进行精准预测至关重要。这能辅助决策者制定相应的战略和计划，以尽早控制空气污染。最近，时间序列预测法被专家学者广泛应用在空气污染的焦点问题上。现有非机器学习模型和统计模型被广泛应用于时间序列分析，然而这些模型由于过于复杂、极大依赖于气象参数等问题，难以有效地预测气候变化危机中的相关气象事件。为此，迫切需要提出用于精准预测空气污染时空变化的新方法，以改善空气质量与自然环境。基于历史数据研究大气污染的时空变化并对其进行预测，建立能更准确预测大气污染的随机森林模型，能有效控制和减轻空气污染。　　在空气污染方面，长江三角洲由于其在全国有着重要地位并且在经济发展中格外重要因而受到了广泛关注。本研究深入分析了空气污染时空变化与新冠疫情的关系，并基于长三角数据对该地区空气污染情况进行预测。本文预测了新冠最流行时期严格封禁阶段以及往后几年的空气污染情况，并且将该预测结果和市级数据进行比对。实验研究了空气污染的时空变化及其传输途径，建立了预测模型和随机森林模型，探讨了长三角污染物浓度的变化，并得出以下结论:　　（1）采用长三角地区及部分重要地区后向数据，以新冠疫情爆发初期、中期和后期为节点，分析了HYSPLIT模型的发展史以及模型研究现状，并且研究了基于HYSPLIT模式的空气污染物来源、驱动因子与输送途径。实验结果表明，污染物轨迹源于俄罗斯西伯利亚地区，途径蒙古和中国西北部地区到达长三角流域。在新冠疫情严格封控期间，短距离的气团从京津冀地区发起并途径河南和山东省最后到达长江三角洲地区。而自2017年到2022年，长距离的气团起源主要来自于俄罗斯、西伯利亚、蒙古东北和西北部地区，途径内蒙古、京津冀地区、山西、河南、辽宁、山东等省，最后到达长江三角洲。这些气团在气溶胶通路中起着重要作用。　　（2）对新冠疫情爆发初期、中期和后期的空气污染时空变化进行了评估和分析，以了解严格封控政策对大气污染的影响。报告显示，在新冠疫情封锁期间由于实施了严格的限制措施，例如减少人员流动、停止工业和建筑活动，使得空气污染水平急剧下降。对大气污染物之间的关系进行了评价，结果表明二者呈正相关，其中PM10、PM2.5、SO2、NO2和CO浓度显著降低，而O3是这一时期唯一呈上升趋势的污染物。与COVID-19爆发之前和流行期间相比，PM10、PM2.5和NO2呈下降趋势，而SO2、CO和O3浓度增加。在COVID

摘要： ~~

关键词： 复杂网络   时序网络   传染病模型   新冠肺炎  

摘要： 人类如何准确预测疫情的传播趋势、并针对其传播趋势采取有效的控制方法,是面对传染病爆发时亟待解决的问题。2019年底开始爆发的新冠疫情给全球公共卫生体系带来了前所未有的挑战。新冠病毒不仅对居民自身生命安全具有严重威胁,也对各国经济、社会和政治稳定造成了巨大的影响。在此背景下,本文通过相关理论与疫情传播数据,对新冠疫情下居民的社交模式进行研究,提出了一个基于时序网络的新冠疫情传播模型。本文的研究工作主要包含以下三个方面:(1)本文将熟人效应、多人交互和自我隔离等特性作为新冠疫情下人群社交模式的特点,提出一个基于时序网络的新冠传播模型,并分别讨论、分析了这些特殊的社交特性对疾病传播的影响。同时,本文使用了多种常见的免疫策略,在新冠传播模型上进行免疫干预并观察不同免疫策略对新冠传播的影响,结果表明活跃度免疫策略有最好的效果。(2)本文根据美国约翰霍普金斯大学(Johns Hopkins University,JHU)给出的感染数据,在实证分析中进行了基于时序网络的新冠传播模型和传统的网络传播模型的模拟传播,并将得出的的模拟结果与真实数据进行比较,验证基于时序网络的新冠传播模型的模拟准确性最高。(3)本文开发了一个基于时序网络的新冠疫情模拟预测系统,以补充现实中对疫情预测的需求。该平台上涵盖了疫情动态模拟、疫情实时观测和模拟免疫实施等三个主要功能:疫情动态模拟可以通过模拟不同种类的社交场景,展示未来每个地区或行业可能面临的感染威胁;疫情实时观测能够让用户查看实时的新冠肺炎疫情模拟爆发情况;模拟免疫实施可以模拟实施不同免疫措施,观察免疫策略对疫情传播的影响。本文提出并验证了基于新冠疫情期间社会模式的时序网络模型,并凭借该模型来模拟新冠疫情真实爆发情况,证实了模型的可靠性。同时开发了一个多功能、易使用的新冠疫情模拟预测系统。这些工作为理解和控制当前公共卫生危机提供了参考价值,并为未来防范潜在的传染病爆发提供了新思路。

关键词： 突发公共卫生事件网络舆情   大学生政治认同   新冠肺炎疫情网络舆情  

摘要： 大学生政治认同事关党执政的青年群众基础,事关党的事业后继有人,事关国家意识形态安全。然而,近年来以新冠肺炎疫情网络舆情为代表的突发公共卫生事件网络舆情频发,对大学生政治认知形成冲击。高校肩负培育强国人才的伟大使命,疫情反扑背景下,有效应对突发公共卫生事件网络舆情影响,提升大学生政治认同,是高校网络思想政治教育一项具有时代性和紧迫性的新课题。本文基于“研究概述—现状调研—规律总结—原因透视—路径构建”的思路,就突发公共卫生事件网络舆情对大学生政治认同的影响进行深入研究,从五个章节进行阐述。 第一章明确了突发公共卫生事件网络舆情和大学生政治认同的相关概念,并梳理了本研究的相关理论基础,为后续研究提供支撑。第二章结合深度访谈梳理了突发公共卫生事件网络舆情对大学生政治认同产生的积极影响和消极影响,发现存在网络政治认知干扰大学生政治判断、网络政治谣言冲击大学生政治信仰、网络负面舆论削弱大学生政治认同情感等问题。第三章梳理了突发公共卫生事件网络舆情影响大学生政治认同的内在机制。通过典型案例分析,从突发公共卫生事件网络舆情反映的政治效能、蕴含的政治认知、治理的政治手段等三个方面归纳出该舆情影响大学生政治认同的根本逻辑,并从突发公共卫生事件网络舆情传播、突发公共卫生事件网络政治舆论接收、突发公共卫生事件网络政治认知内化等环节揭示了突发公共卫生事件网络舆情影响大学生政治认同的过程。第四章从大学生政治思想行为的阶段性特点、突发公共卫生事件网络舆论环境的政治风险、高校思想政治教育的现实困境等角度分析了突发公共卫生事件网络舆情对大学生政治认同产生消极影响的原因。第五章从提升思想政治教育实效、优化政治认同环境、构建政治认同教育体系等三个方面提出了突发公共卫生事件网络舆情影响下提升大学生政治认同的对策建议。

关键词： 新型冠状病毒   乡镇政府   疫情防控   协调  

摘要： 2023年2月16日,中共中央政治局常务委员会召开会议,听取了近期新型冠状病毒疫情防控工作情况汇报,习近平总书记主持会议并发表重要讲话,会议指出,我国取得疫情防控重大决定性胜利,创造了人类文明史上人口大国成功走出疫情大流行的奇迹。3年多来,我国抗疫、防疫历程极不平凡,也十分艰辛,从武汉紧急叫停,到平稳进入“乙类乙管”常态化防控,全国人民切身体会到突发公共卫生事件的影响性有多大,也切身体会到新的病毒身体难以负担的感受。就三年多抗疫历程而言,乡镇政府从“零基础”开始学习,逐步了解,乃至于专业处置突发事件,对乡镇政府来说是一场大的考验。自2020年初疫情发展后,省、市、县疫情防控指挥体系逐步健全,且内部发生过数次变化,比如“战时机制”指挥部、“现场处置”指挥部、“常态化管理”指挥部以及最新的“乙类乙管”指挥部,但是乡镇政府作为最基层的政府,在人力、物力、财力以及科学技术等方面与省、市、县疫情防控指挥体系存在较大差距,但在外防输入、内防扩散、常态管控以及具体措施落实上却发挥着巨大作用。通过梳理2022年疫情多点暴发、常态化出现、强化管控等关键节点,剖析乡镇政府在应对突发公共卫生事件中所面临的“人权”“事权”“财权”之间的矛盾和困难,也对乡镇机构设置、权限范围以及专业管理进行探究。本研究以S省D县W镇新型冠状病毒疫情防控工作为例,以疫情防控工作中乡镇政府对于辖区内疫情防控措施的动员过程、方式及效果为观察对象,运用参与式观察、文献研究分析、案例分析、访谈等方法进行探究,从四个方面对W镇新型冠状病毒疫情防控协调处置能力问题进行研究。首先明确新型冠状病毒疫情防控的相关概念及理论基础,其次对W镇的基本情况和疫情防控现状进行梳理,再次阐述存在的问题并就产生原因进行分析,最后就如何解决这些问题提出合理有效的对策建议。调查发现,W镇新型冠状病毒疫情防控工作主要存在组织关系没有理顺、科学知识普及存在差距、应对突发公共卫生事件资源投入力度不够、人才建设有待提高、乡镇政府沟通协调能力有待提高等问题。针对发现的问题,深入剖析原因,对症下药,提出了健全组织管理体系、强化疫情防控科学知识培训学习、加大资源保障力度、进一步加强基层人力资源建设、强化乡镇政府沟通协调能力的对策。

关键词： 新型冠状病毒感染   儿童   中医证候   病因病机   临床特征  

摘要： 目的:观察安徽中医药大学第一附属医院发热门诊儿童新型冠状病毒感染临床表现及中医证候特点,探讨该地区儿童新冠感染的病因、病机及证型分布特点。为进一步多中心、大规模横断面研究提供基础。方法:依据纳入及排除标准,选取2022年12月1日至2022年12月31日安徽中医药大学第一附属医院儿童发热门诊191例确诊新型冠状病毒感染的患儿,收集患儿信息并汇总形成数据库,应用SPSS26.0软件对患儿一般情况、流行病学特点进行描述性研究,中医四诊信息按发病时长采用聚类分析,并对疫苗接种情况和中医证型分布行相关性分析。结果:1.流行病学特征:在收集的191例新冠感染儿童中,男性108例(56.54%),女性83例(43.46%),平均患病年龄7.6岁。按年龄段统计,学龄期儿童(60,31.4%)发病人数最多。按照学龄段统计,小学生(58,49.1%)发病人数最多。就诊人数总体呈现先升高后降低的趋势。3～14岁儿童疫苗接种率为91.7%。家庭聚集性发病(125,65%)为本病的特点之一。2.临床特点:所有患儿均出现发热症状,热峰集中分布在39.1℃～41℃,诊前发热持续时间为1～6天。有36例(18.85%)出现并发症,其中高热惊厥11例(5.8%)、紫癜2例(1%)。根据病情危重程度分型,轻型(167,87.4%)、普通型(24,12.6%)患儿多见,未发现重型及危重型病例。医师建议的治疗手段以居家隔离并口服药物(157,82.2%)为主,就诊前使用频率最高的西药分别是布洛芬混悬液(131,52.61%)及布洛芬片(40,16.06%),中成药分别是蒲地蓝口服液(39,27.46%)及连花清瘟颗粒(24,16.90%)。核酸持续阳性时间平均为11.02±0.366天。大部分患儿(146,76.44%)核酸转阴后不存在新冠后症状,其余患儿核酸转阴后一个月内仍存在的症状有咳嗽(29,15.18%)、纳差(7,3.66%)、乏力(6,3.14%)、鼻塞(2,1.05%)、胸闷(1,0.52%)。3.中医证候:对191名患儿中医四诊信息进行收集归纳,共出现52种症状体征,症状出现频次排名前十位的为发热(191,100%)、咳嗽(137,71.73%)、流涕(40,24.84%)、咽痛(36,18.85%)、纳差(33,17.28%)、鼻塞(24,12.57%)、呕吐(23,12.04%)、咳痰(17,8.90%)、乏力(16,8.38%)腹泻(12,6.28%),体征出现频次排名前十位的为舌淡红(95,49.74%)、舌红(61,31.94%)、苔薄黄(47,24.61%)、苔黄腻(43,22.51%)、脉浮数(40,20.94%)、指纹紫红(39,20.42%)、脉滑数(38,19.90%)、苔白腻(33,17.28%)、苔薄白(23,12.04%)、苔黄(23,12.04%)。对不同发病时间患儿的症状体征行聚类分析,结果显示:发病数小时～1天的患儿证候特征可概括为风寒湿毒侵犯肺卫、湿毒郁于肌表、风热湿毒侵犯肺卫、扰动心肝;发病2～3天的患儿证候特征可概括为湿毒侵犯肺卫、湿毒入里化热、湿毒侵犯脾胃;发病4～5天的患儿证候特征可概括为实热、湿热毒邪、湿毒侵犯肺脾;发病6～7天的患儿证候特征可概括为热毒重于湿毒、湿毒重于热毒、实热。中医证型主要表现为三种:风热湿毒证(119,62.3%)、风寒湿毒证(58,30.4%)、湿毒内蕴证(14,7.3%)。4.相关性分析:将疫苗接种情况与患儿症状行相关性分析,发热热峰、发热时长、核酸阳性时长、西医临床分型、有无新冠后症状与是否接种疫苗之间不存在关联(P>0.05)。并发症的有无与患儿是否接种疫苗之间可能存在关联(P<0.05)。将中医证候与患儿基线资料行相关性分析,结果显示不同性别、不同年龄、有无接种疫苗及发热峰值高低与中医证型之间不存在关联(P>0.05)。不同发热时长与中医证型之间存在关联(P<0.05),发热时长在1～3天的患儿以风热湿毒证(110例)及风寒湿毒证(55例)居多,发热时长在4～6天的患儿以湿毒内蕴证(11例)居多。并发症的有无与患儿的中医证型之间存在关联(P<0.05),有并发症的患儿以风热湿毒证(13例)多见。西医临床分型与患儿的中医证型之间存在关联(P<0.05)。轻型患儿多见风热湿毒证(110例)及风寒湿毒证(55例),普通型患儿以湿毒内蕴证(12例)多见。结论:1.临床特征:儿童新冠感染在性别上无明显差异性,发病多见于学龄期儿童,且呈现家庭聚集性发病的特点。临床症状以发热、咳嗽、咽痛等上呼吸道症状为主,发热以高热多见。核酸持续阳性时长较短且转阴后遗留新冠症状较少。患儿疫苗接种率较高,疫苗的接种可能会减少并发症的发生。2.中医证候特点:本病病位在肺卫,涉及脾、胃、心、肝等。病机关键为

关键词： 信息型文本   英汉翻译   翻译策略  

摘要： 2019年新冠肺炎疫情是发生在数字时代的重大突发公共卫生事件。在这次抗击新冠肺炎疫情的过程中，数据成为抗击疫情的利器，在卫生医疗、生活保障、娱乐消遣、复工复产等多个方面为人类带来诸多便利。《全球疫情防控的数据路径:新冠肺炎剖析与认识》一书第六、七章主要介绍了数据分析在新冠疫情期间的使用案例，例如预测疫情扩散情况、新药和疫苗研发等，还介绍了相关疾病及其发展成为大流行的可能性，具体解答了哪些病原体可能导致大流行以及决定大流行可能性的因素。本材料的翻译有利于国内读者更好地利用数据来提高人类预防和防控未来流行病的能力，并利用所有可用资源使人类世界变得更加安全。　　原文旨在向读者传达信息、科普知识，兼具议论文和说明文的特点;译文应充分考虑目标语读者的接受程度。因此，笔者选择了纽马克的文本类型理论作为指导。本翻译实践报告主要分为四个部分:第一部分是翻译任务描述，包括材料来源、作者简介、作品简介和选题意义四个方面;第二部分是翻译过程描述，包括译前准备、翻译过程中的重难点以及审校、润色和定稿三个方面;第三部分是案例分析，从词汇、句法和语篇三个层面对具体翻译案例进行归纳和分析;最后的翻译实践总结指出了译者在本次翻译实践中的心得和体会。　　通过本次翻译实践，译者不仅了解到了数据相关知识，还对纽马克的文本类型理论有了更深入的了解，自身翻译水平也得到了提高。

关键词： 新冠肺炎   电商行业   供应链融资   风险管控  

摘要： 受经济下行压力变化、全球政治局面波动、新冠肺炎反复等多重影响,中国经济正经历着前所未有的挑战,实体经济受挫,但电商行业发展迅速。中国市场上大大小小的企业面临资金短缺问题,电商企业顺应时代发展开始了电商供应链融资的探索。电商企业作为电商供应链中的核心企业,并基于物流、信息流、资金流对供应链上有资金需要的上下游企业进行信用评级后再提供融资服务。相较于传统供应链融资,电商供应链融资能有效简化融资流程、提高融资效率、降低融资成本,并且还能在一定程度上降低供应链融资风险。近年,国内各大电商企业有试水成功的,也有失败退水的。但这都不影响更多的电商企业借力供应链融资,联合上下游企业共同维护企业的行业地位。 本文主要研究了电商企业供应链融资与传统供应链融资的差异、J电商企业供应链融资动因及模式、J电商平台供应链融资风险表现,并基于信息不对称理论、委托代理理论、交易成本理论和供应链管理理论展开了对案例主体J企业的深入研究。首先介绍了J电商企业基本情况,从J电商企业供应链融资动因、融资模式对J电商企业供应链融资的基本情况进行了介绍,阐述了J电商企业供应链融资模式,分析了J电商企业供应链融资效果。接着对案例企业现存的风险表现及成因进行了简要介绍,并运用层次分析法和模糊评价法对J电商企业供应链融资风险进行了评估,发现J电商企业供应链融资业务风险整体处于较低风险水平。同时,针对J电商企业供应链融资风险提出相关建议,该部分从信用风险管控、操作风险管控、运营风险管控、市场风险管控四个方面提出了降低供应链整体信用风险、建立健全数据共享机制等优化措施。最后以案例个体拓展至整个电商行业,望案例个体的成功经验能为电商行业提供参考和建议,促进电商行业发展供应链融资并有效控制其风险。

关键词： 新型冠状病毒   护士   心理健康   调查分析  

摘要： 目的 调查新型冠状病毒（COVID-19）防疫政策变动后第一次全国范围疫情流行期间护理人员心理健康状况，分析其原因并提出对策。方法 2022年12月，采用自编一般资料调查表、焦虑自评量表（SAS）、抑郁自评量表（SDS）、简易应对方式自评量表（SCSQ），利用网络对海南省护理人员进行调查，分别采用t检验、多元线性回归方法分析调查结果。结果 疫情大流行期间护理人员中24.15%有焦虑情绪，40.77%有抑郁情绪，48.15%为积极应对方式，51.85%为消极应对方式。其中生育状况、本人及家人是否感染分组SAS评分有差异（P<0.05）；年龄、学历、工作年限、职称、本人是否感染新冠分组SDS值有显著差异（P<0.01），不同科室应对方式有所区别（P<0.05）。多元线性回归分析提示年龄与SDS线性相关，年龄越大，抑郁情绪越少；个人感染与否与SAS、SDS线性相关。结论 新冠疫情大流行期间医院护理人员焦虑、抑郁倾向明显，尤其是年轻及感染新冠的护士。管理层需要重视护士心理需求，及时干预，缓解其压力。

关键词： 新冠肺炎   胸片分类   标签噪声   注意力机制   损失函数  

摘要： 新型冠状病毒肺炎疫情的爆发在世界范围造成了严重的影响。新冠病毒具有传播途径广、传染性强、潜伏期长等特点，重症患者甚至出现呼吸衰竭等症状且存在一定的致死率。逆转录-聚合酶链反应是检测新冠病毒的主要途径，但该检测方法耗时较长且有较高的假阴性率。因此，专家提出可将胸部影像学表征作为新冠肺炎辅助诊断的依据。但是，根据胸片进行人工诊断的方式对图像质量及医生专业能力等均有较高要求，且有限的医疗资源难以应付数量众多的待筛查病患，可能导致误诊、漏诊的情况。随着科技的进步与革新，人工阅片的传统方式已无法适应快速增长的医学诊断需求，而基于深度学习的新冠肺炎胸片自动检测技术可为医护人员提供决策支持，在临床诊断中有着显著的现实意义。　　然而，实际的胸片图像集不可避免的带有一定比例的标签噪声，这往往导致图像分类网络预测精度与泛化性能的显著降低。因此，标签噪声的处理在新冠肺炎胸片分类任务中尤为关键。新冠肺炎患者的胸片呈现明显的局部病变特征与分散的整体特征，其特点在于病灶区域较小且图像间相似度较高。基于上述结论，本文从标签噪声过滤、网络模型优化、目标函数改进等三个角度出发，分别提出相应的标签噪声处理方法。本文具体研究工作如下：　　（1）在标签噪声过滤方面，提出基于子集标签迭代传播与更新的标签噪声修正算法。所提算法首先通过特征提取与分类模块同时提取样本的全局与局部特征，继而经由标签多级传播与更新模块在相似样本间迭代的传播正确的标签信息，实现胸片图像标签噪声的修正。此外，该算法还可分析并选取图像集中置信度较高的样本用于模型的训练，从而进一步提升网络的分类精度。实验结果表明，所提算法可有效修正样本的标签噪声，使得图像分类网络的精度提升15.98% ~ 18.46%。且所提算法作为一种数据预处理模块还可直接与其他类型的图像分类网络相结合，具备一定的可扩展性与较大的实用价值。　　（2）在网络模型优化方面，提出注意力机制与ResNet的融合分类网络。首先，所提融合分类网络具有较低复杂度并能够高效的拟合复杂数据，相较于传统的深度学习网络展现出更为出色的分类性能。其次，所提融合分类网络实现了对于胸片图像各通道特征关注度的自适应调整，可有选择性的学习样本关键特征并忽略无关特征。实验结果表明，所提融合分类网络在标签噪声环境下可表现出更为优秀的泛化性能，其分类精度相较于原始的ResNet网络高出0.93% ~3.34%。　　（3）在目标函数改进方面，提出基于自引导-焦点的组合损失函数。首先，在图像分类网络的训练过程中，所提组合损失函数可结合模型学习结果与样本标签来动态更新网络的优化方向。其次，针对新冠肺炎胸片图像集普遍存在的样本不均衡问题，所提组合损失函数可根据样本所属类别的占比来自适应调整其损失值的大小。实验结果表明，所提组合损失函数可有效提升图像分类网络对于标签噪声的鲁棒性能，相较于其他类型的损失函数对于图像分类网络的性能增益可达0.57% ~ 2.85%。