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托马斯·维特莱恩;安娜·扎曼斯基

分级信息推理：医疗保健诊断评分量表案例。 （英语） Zbl 1374.68572号

模糊集系统。 298, 207-221 (2016).
摘要：在医学中，人们经常处理模糊信息。作为这一领域的推理工具，模糊逻辑不言而喻。在本文中，我们探讨了模糊集理论的基本思想在医学评估问卷中的适用性，这些问卷通常用于支持心理障碍的诊断。问卷中的项目以分级形式回答；患者被要求在线性范围内选择一个元素。导出的诊断假设也进行了分级。这就引出了一个问题，即是否有一种逻辑形式适用于捕获医学评估问卷的分数计算，从而为计算的典型方式提供了数学证明。我们详细阐述了解决这个问题的两种替代方法。首先，我们遵循数学模糊逻辑的思路。对于所提出的能够处理均值形成的逻辑，我们提出了一个Hilbert式演绎系统。此外，我们考虑了模糊性原型方法的一种变体。在这种情况下，我们得到了一个框架，对于这个框架来说，获得逻辑演算是很困难的，但我们得到的是一个在概念上比较合理的模型。

引用于三文件

MSC公司：

68层37 人工智能背景下的不确定性推理
68层35 人工智能语言和软件系统理论（基于知识的系统、专家系统等）
92 C50 医疗应用（通用）

关键词：

模糊推理;医疗保健应用程序;评估问卷;近似推理;模糊逻辑
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.Vetterlein}和\textit{A.Zamansky}，模糊集系统。298207-221（2016年；Zbl 1374.68572）
全文： DOI程序 arXiv公司

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