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

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)

DOI 10.1016/j.procs.2015.07.349

Достоверность данных 70 средняя

Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.