Fuzzy Logic and Mathematical Theory of Evidence to Detect the Risk of Disease Spreading of Highly Pathogenic Avian Influenza H5N1

Andino Maseleno, Md. Mahmud Hasan, Norjaidi Tuah, Charles Rangga Tabbu

2015

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)

DOI 10.1016/j.procs.2015.07.349

Деректер сенімділігі 70 орташа

Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This research presents Fuzzy Logic and mathematical theory of evidence implement to detect the risk of disease spreading of Highly Pathogenic Avian Influenza H5N1. This research has considered population changes in an area to detect the risk of disease spreading of Highly Pathogenic Avian Influenza H5N1. Population density in the area include very low, low, medium, high and very high. The result reveals that the system has successfully identified the risk of disease spreading, moreover the maps can be displayed as the visualization. The highest percentage of the risk of disease spreading of Highly Pathogenic Avian Influenza H5N1 is 20%. Fuzzy Logic and mathematical theory of evidence have shown good results to detect the risk of disease spreading of Highly Pathogenic Avian Influenza H5N1. The risk of disease spreading of Highly Pathogenic Avian Influenza H5N1 in areas which include Batang, Kendal, Kota Magelang, Kota Salatiga, Kota Semarang, Magelang, Semarang, Temanggung, Wonosobo.