基于 Dempster-Shafer 理论的禽流感 (H5N1) 专家系统
人工智能
2012-04-20 v1 概率论
摘要
根据 2011 年向世界卫生组织 (WHO) 报告的来自 15 个国家的禽流感 (H5N1) 确诊人类病例累计数，印度尼西亚因禽流感死亡人数最多，达 146 人。在本研究中，研究者构建了一个禽流感 (H5N1) 专家系统，用于识别禽流感疾病并显示识别过程的结果。在本文中，我们描述了作为主要症状的五种症状，包括抑郁、鸡冠与肉垂、面部发蓝、面部肿胀、眼睛狭窄以及平衡障碍。我们以鸡作为研究对象。研究地点位于南苏门答腊的楠榜省。研究者选择南苏门答腊楠榜省的理由是该地家禽种群数量高。Dempster-Shafer 理论作为专家系统中的推理机来量化信念度，我们的方法使用 Dempster-Shafer 理论在不确定与无知条件下结合信念，并允许对识别结果中的信念与似然性进行定量测量。结果表明，禽流感 (H5N1) 专家系统已成功识别出禽流感的存在并显示了识别过程的结果。
引用
@article{arxiv.1204.4311,
title = {Avian Influenza (H5N1) Expert System using Dempster-Shafer Theory},
author = {Andino Maseleno and Md. Mahmud Hasan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1204.4311},
year = {2012}
}
备注
International Conference on Informatics for Development 2011, 26 November 2011, Yogyakarta, Indonesia