급성복통과 관련된 지능형 질환 진단시스템을 위한 퍼지 규칙 생성과 이의 최적화
Fuzzy Rele Generation and Optimization for the Intelligent Diagnosis System of Diseases associated with Acute Abdominal Pain Based on Fuzzy Relational Products
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초록
본 논문에서는 급성복통과 관련된 지능형 질환 진단시스템에서 지식베이스의 최적화에 대해서 논한다. 급성복통과 관련된 지능형 질환 진단시스템의 지식베이스는 퍼지 규칙과 퍼지 멤버쉽 함수들로 구성되는데, 본 연구에서는 효율적으로 퍼지 규칙을 생성하는 알고리즘을 적용한 개선된 급성복통과 관련된 지능형 질환 진단 시스템(A-IDS-DAAP)을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 IDS-DAAP, IDS-DAAP-NN과 비교해 볼 때, 진단의 정확성을 높이면서 수행속도를 향상시켰다.
Abstract
This paper describes knowledge base optimization of an intelligent diagnosis system based on fuzzy relational products(IDS-DAAP) for the diseases with acute abdominal pain. The knowledge base of IDS-DAAP is composed of the fuzzy rules and the fuzzy membership functions. The author here proposes an advanced intelligent diagnosis system (A-IDS-DAAP) in which the fuzzy rule generation algorithm is applied. Comparing with previous IDS-DAAP and IDS-DAAP-NN, a modified approach with A-IDS-DAAP shows that it improves the diagnosis rate and reduces the time to diagnose.
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