Ứng dụng hệ sơn polyurea để chống thấm khe biến dạng của đập bê tông sau khi tích nước / ỨNG DỤNG HỆ SUY DIỄN MỜ PHỨC TRONG HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH XƠ GAN

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Đăng Khoa Nguyễn, Long Giang Nguyễn, Thị Dung Nguyễn, Văn Tuấn Nguyễn, Văn Khoan Phạm, Mạnh Tuấn Trần, Thị Ngân Trần

Ngôn ngữ: vie; Vie

Ký hiệu phân loại: 624 Civil engineering

Thông tin xuất bản: Khoa học công nghệ xây dựng, Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Thái Nguyên, 20162020

Mô tả vật lý: 31-36

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 486976

Bài báo trình bày kết quả nghiên cứu ứng dụng hệ sơn phủ polyurea để chống thấm phía mặt thượng lưu khe biến dạng cho đập bê tông đầm lăn thủy điện Sông Tranh 2, Thủy điện Bản Vẽ và Thủy điện Bản Chát. Việc chống thấm này sau khi hồ đã tích nước và bước đầu cho kết quả chống thấm tốtBài toán chẩn đoán bệnh là bài toán phổ biến trong y học. Việc chẩn đoán đúng và chính xác có ý nghĩa quan trọng trong việc điều trị của bệnh nhân. Chẩn đoán sớm và chính xác giúp việc điều trị có hiệu quả cao với chi phí thấp hơn rất nhiều. Có nhiều nghiên cứu đưa ra các phương pháp chẩn đoán bệnh sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy. Ngoài ra, lý thuyết tập mờ và logic mờ cũng có vai trò to lớn trong việc giải quyết bài toán chẩn đoán bệnh. Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu một phương pháp dựa trên lý thuyết về tập mờ phức để xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định. Từ đó xây dựng ứng dụng để giải bài toán chẩn đoán bệnh xơ gan trên bộ dữ liệu thực tế được thu thập từ các bệnh viện ở Thái Nguyên. Kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng, mô hình đề xuất có kết quả hỗ trợ chẩn đoán cao hơn các phương pháp FMNN, SVM, FIS, FLT được so sánh., Tóm tắt tiếng anh, Disease diagnosis problem is a very popular problem in medicine. The early and accurate diagnosis will reduce the treatment cost and increase the probability of success for patients. In recent years, there were many researches related to medical support via machine learning methods. In this paper, we introduce the integration model including transfer learning and complex fuzzy set in order to solve this problem. Our proposed model is applied in a real data set related to liver diseases. This data set was collected from hospitals in Thai Nguyen to compare with different methods. The experimental results show that our model gets the best performance.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 36225755 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH