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J-GLOBAL ID:201702243463627616   整理番号:17A1399648

症状の重要性を用いた医療相談のための正および負知識を結合したファジィルールベースのエキスパートシステムのモデル化【Powered by NICT】

Modeling a fuzzy rule based expert system combining positive and negative knowledge for medical consultations using the importance of symptoms
著者 (3件):
資料名:
巻: 2017  号: IFSA-SCIS  ページ: 1-6  発行年: 2017年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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医療相談のための正および負の知識を組み合わせたファジィルールベースエキスパートシステムへの症状の重要性を含む方法を開発した。結論の確認と症状の重要性の度合いと結論の排除のための負のファジィルールのための正のファジィルールのルールベースを記述した。も症状の重要性の計算度のt-ノルムを添加することにより最大-最小推論システムを提案した。正および負知識を結合するために,秩序化したAbel群演算を適用した。この手法に基づいて,このシステムは医療相談の実際の臨床応用でより多くを適応させることができる。このアプローチの利点を示すためにいくつかの例を提示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
システム・制御理論一般  ,  人工知能 

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