Нечіткі логічні висновки і висновки в експертних системах медичної діагностики
The main problems in making a correct diagnosis are: subjectivity and insufficient qualifications of the doctor, difficulties in correctly assessing the patient’s complaints, signs and symptoms of the disease observed in the patient, as well as individual manifestations of the symptoms of the diseas...
Збережено в:
| Дата: | 2021 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | rus |
| Опубліковано: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2021
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/244471 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
Репозитарії
System research and information technologies| id |
journaliasakpiua-article-244471 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
System research and information technologies |
| collection |
OJS |
| language |
rus |
| topic |
кластерний аналіз багатовимірні функції належності центроїди fuzzy-множин об’єктів і кластерів центри тяжкості і середини перетинів нечітких множин критерії оптимальності та алгоритми кластеризації cluster analysis multidimensional membership functions centroids of fuzzy-sets of objects and clusters centers of gravity and mid-sections of fuzzy sets optimality criteria and clustering algorithms кластерный анализ многомерные функции принадлежности центроиды fuzzy-множеств объектов и кластеров центры тяжести и средины сечений нечетких множеств критерии оптимальности и алгоритмы кластеризации |
| spellingShingle |
кластерний аналіз багатовимірні функції належності центроїди fuzzy-множин об’єктів і кластерів центри тяжкості і середини перетинів нечітких множин критерії оптимальності та алгоритми кластеризації cluster analysis multidimensional membership functions centroids of fuzzy-sets of objects and clusters centers of gravity and mid-sections of fuzzy sets optimality criteria and clustering algorithms кластерный анализ многомерные функции принадлежности центроиды fuzzy-множеств объектов и кластеров центры тяжести и средины сечений нечетких множеств критерии оптимальности и алгоритмы кластеризации Zack, Yuriy Нечіткі логічні висновки і висновки в експертних системах медичної діагностики |
| topic_facet |
кластерний аналіз багатовимірні функції належності центроїди fuzzy-множин об’єктів і кластерів центри тяжкості і середини перетинів нечітких множин критерії оптимальності та алгоритми кластеризації cluster analysis multidimensional membership functions centroids of fuzzy-sets of objects and clusters centers of gravity and mid-sections of fuzzy sets optimality criteria and clustering algorithms кластерный анализ многомерные функции принадлежности центроиды fuzzy-множеств объектов и кластеров центры тяжести и средины сечений нечетких множеств критерии оптимальности и алгоритмы кластеризации |
| format |
Article |
| author |
Zack, Yuriy |
| author_facet |
Zack, Yuriy |
| author_sort |
Zack, Yuriy |
| title |
Нечіткі логічні висновки і висновки в експертних системах медичної діагностики |
| title_short |
Нечіткі логічні висновки і висновки в експертних системах медичної діагностики |
| title_full |
Нечіткі логічні висновки і висновки в експертних системах медичної діагностики |
| title_fullStr |
Нечіткі логічні висновки і висновки в експертних системах медичної діагностики |
| title_full_unstemmed |
Нечіткі логічні висновки і висновки в експертних системах медичної діагностики |
| title_sort |
нечіткі логічні висновки і висновки в експертних системах медичної діагностики |
| title_alt |
Fuzzy logical conclusions and conclusions in expert systems of medical diagnostics Нечеткие логические выводы и заключения в экспертных системах медицинской диагностики |
| description |
The main problems in making a correct diagnosis are: subjectivity and insufficient qualifications of the doctor, difficulties in correctly assessing the patient’s complaints, signs and symptoms of the disease observed in the patient, as well as individual manifestations of the symptoms of the disease. In publications on the use of expert systems for medical diagnostics using fuzzy logic, the main attention was paid to the medical features of the problem. In this work, for the first time, general methodological aspects of building such systems, creating databases, representing by fuzzy sets of real numbers, digital scales, linguistic and Boolean data of symptom values are formulated. The types of membership functions that are advisable to use to represent the symptoms of diseases are proposed. In fuzzy-logical conclusions, not only the values of the characteristic functions of the logical terms of individual symptoms, but also complex arithmetic functions of their values are used. |
| publisher |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| publishDate |
2021 |
| url |
http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/244471 |
| work_keys_str_mv |
AT zackyuriy fuzzylogicalconclusionsandconclusionsinexpertsystemsofmedicaldiagnostics AT zackyuriy nečetkielogičeskievyvodyizaklûčeniâvékspertnyhsistemahmedicinskojdiagnostiki AT zackyuriy nečítkílogíčnívisnovkiívisnovkivekspertnihsistemahmedičnoídíagnostiki |
| first_indexed |
2024-04-08T15:07:56Z |
| last_indexed |
2024-04-08T15:07:56Z |
| _version_ |
1795779594063708160 |
| spelling |
journaliasakpiua-article-2444712022-02-09T17:33:09Z Fuzzy logical conclusions and conclusions in expert systems of medical diagnostics Нечеткие логические выводы и заключения в экспертных системах медицинской диагностики Нечіткі логічні висновки і висновки в експертних системах медичної діагностики Zack, Yuriy кластерний аналіз багатовимірні функції належності центроїди fuzzy-множин об’єктів і кластерів центри тяжкості і середини перетинів нечітких множин критерії оптимальності та алгоритми кластеризації cluster analysis multidimensional membership functions centroids of fuzzy-sets of objects and clusters centers of gravity and mid-sections of fuzzy sets optimality criteria and clustering algorithms кластерный анализ многомерные функции принадлежности центроиды fuzzy-множеств объектов и кластеров центры тяжести и средины сечений нечетких множеств критерии оптимальности и алгоритмы кластеризации The main problems in making a correct diagnosis are: subjectivity and insufficient qualifications of the doctor, difficulties in correctly assessing the patient’s complaints, signs and symptoms of the disease observed in the patient, as well as individual manifestations of the symptoms of the disease. In publications on the use of expert systems for medical diagnostics using fuzzy logic, the main attention was paid to the medical features of the problem. In this work, for the first time, general methodological aspects of building such systems, creating databases, representing by fuzzy sets of real numbers, digital scales, linguistic and Boolean data of symptom values are formulated. The types of membership functions that are advisable to use to represent the symptoms of diseases are proposed. In fuzzy-logical conclusions, not only the values of the characteristic functions of the logical terms of individual symptoms, but also complex arithmetic functions of their values are used. Главными проблемами при установлении правильного диагноза являются: субъективность и недостаточная квалификация врача, трудности в правильных оценках жалоб пациента, признаков и симптомов заболевания, наблюдаемых у больного, а также различные виды представления симптомов заболевания. В публикациях по применению экспертных систем медицинской диагностики с использованием нечеткой логики основное внимание уделялось медицинским особенностям проблемы. Впервые сформулированы общие методические аспекты построения таких систем, создания баз данных, представления нечеткими множествами действительных чисел, цифровых шкал, лингвистических и булевых данных значений симптомов. Предложены виды функций принадлежности, которые целесообразно использовать для представления симптомов заболеваний. В fuzzy-логических выводах используются не только значения характеристических функций логических термов отдельных симптомов, но и сложные арифметические функций их значений. Головними проблемами під час постановки правильного діагнозу є: суб’єктивність і недостатня кваліфікація лікаря, труднощі в правильних оцінках скарг пацієнта і симптомів захворювання, які спостерігаються у хворого, а також особисті види подання симптомів захворювання. У публікаціях щодо застосування експертних систем медичної діагностики з використанням нечіткої логіки основна увага приділялася медичним особливостям проблеми. У роботі вперше сформульовано загальні методичні аспекти побудови таких систем, створення баз даних, подання нечіткими множинами дійсних чисел, цифрових шкал, лінгвістичних і булевих даних значень симптомів. Запропоновано види функцій належності, які доцільно використовувати для подання симптомів захворювань. У fuzzy-логічних висновках використовуються не тільки значення характеристичних функцій логічних термів окремих симптомів, але і складні арифметичні функції їх значень. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2021-09-30 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/244471 10.20535/SRIT.2308-8893.2021.3.05 System research and information technologies; No. 3 (2021); 55-71 Системные исследования и информационные технологии; № 3 (2021); 55-71 Системні дослідження та інформаційні технології; № 3 (2021); 55-71 2308-8893 1681-6048 rus http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/244471/242326 |