Fuzzy Rule Generation and Optimization for the Intelligent Diagnosis System of Diseases associated with Acute Abdominal Pain Based on Fuzzy Relational Products
Woo Seok Hyun · The KIPS Transactions PartB · 2004
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-lDS-DAAP)을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 IDS-DAAP, IDS-DAAP-NN과 비교해 볼 때, 진단의 정확성을 높이면서 수행속도를 향상시켰다. 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-lDS-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.