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J-GLOBAL ID:201702265016083866   整理番号:17A1351621

区間値データ増強されたファジィ認知マップ:幼児における自閉症演えきのためのTorwardsのアプローチ【Powered by NICT】

Interval valued data enhanced fuzzy cognitive maps: Torwards an appraoch for Autism deduction in Toddlers
著者 (5件):
資料名:
巻: 2017  号: FUZZ-IEEE  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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ファジィ認知マップ(FCM)は医療意思決定支援システムのための効果的な技術となっているロバストな特性によって特性化ソフトコンピューティング技術である。内科領域内の意思決定は,高レベルの不確実性の存在のために困難である。この不確実性の源は,医師の意見と経験の変化に起因すると考えられる。モデル化されたシステムの概念間の因果関係を表現するために,既存のFCMの構造は1型ファジィ集合に基づいている。,高レベルの不確実性を取り扱うことができ,正確な結果を送達するためのFCMの能力は妨げられる。本論文では,区間合意アプローチを用いたFCMにおけるリンクの重みをモデル化するために異なる医療専門家から得られた不正確なデータの存在下で高レベルの不確実性を捕捉するためその決定モデリングと推論能力を強化することを提案した。幼児における自閉症のための修正チェックリストはFCMの入力を導出するために標準的なツールとして使用される提案したモデルは子供が自閉症スペクトラム障害(ASD)と診断されるのかを同定することに使用されている。初期の結果は,提案した方法が診断された症例のデータセットに基づくASDの分類において従来のFCMよりも優れていることを実証した。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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人工知能 
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