申请/专利权人：华中科技大学

申请日：2021-12-31

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN114444272B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F17/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2022.06.17#实质审查的生效;2022.05.06#公开

摘要：本发明涉及一种基于贝叶斯层次模型的食品污染物暴露与健康危害的剂量反应关系模型建立方法，本发明可以有效果利用先验信息，将已有的知识利用起来，将样本数据与先验信息相结合，在先验信息的基础上对样本分布进行调整，结合似然函数获得未知参数的后验分布，从而得到具体的剂量反应关系；基于贝叶斯层次模型统计方法的优点以及国内应用贝叶斯统计进行暴露评估的现状，本发明将系统地构建利用贝叶斯层析模型进行剂量反应关系构建的方法，求出剂量反应关系中的参数，为后续研究提供帮助。

主权项：1.一种基于贝叶斯层次模型的食品污染物暴露与健康危害的剂量反应关系模型建立方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、通过查阅文献获取多组观察数据，每组实验数据包括污染物的剂量d，和对应的实验对象产生的不同程度的反应值fd；θ；步骤2、使用Hill模型的对数形式构建剂量反应关系模型，公式如下： 其中fd；θ表示在剂量d时的预期反应，a表示达到50％最大反应时的剂量，b表示最大反应时的剂量，c表示希尔系数；步骤3、建立贝叶斯层次模型，根据经验指定a符合正态分布，a～Normalμa，σa，对参数μa再设置先验分布,给定分布为：μa～Normalμa_μ,μa_σ,对参数σa再设置先验分布,给定分布为：σa～Normalσa_μ,σa_σ；指定μa_μ的先验分布为：μa_μ～Normal0,10，指定μa_σ的先验分布为：μa_σ～cauchy0，1,指定σa_μ的先验分布为：σa_μ～Normal0,10，指定σa_σ的先验分布为：σa_σ～cauchy0，1；指定b符合均匀分布b～Unif0，1.2*maxfd；θ,指定参数c符合均匀分布c～Unif0.3，8，其中maxfd；θ表示最大的预期反应值；步骤4、使用步骤1中得到的多组观察数据作为输入数据，代入上一步得到的贝叶斯层次模型，获得后验不解析，对后验分布进行多次采样，计算出μa，σa，b，c这4个参数的分布，由于a符合正态分布，a～Normalμa，σa，计算出a的分布；步骤5、将参数a，b，c代入步骤3的贝叶斯层次模型，即得到fd；θ与d的反应关系模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华中科技大学 一种基于贝叶斯层次模型的食品污染物暴露与健康危害的剂量反应关系模型建立方法

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