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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Kwang Baek Kim (Silla University) Doo Heon Song (Yong-in Art and Science University) Hyun Jun Park (Cheongju University)
저널정보
한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.19 No.4
발행연도
2021.12
수록면
234 - 240 (7page)

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As the number of pet dog-related businesses is rising rapidly, there is an increasing need for reliable pet dog health information systems for casual pet owners, especially those caring for older dogs. Our goal is to implement a mobile pre-diagnosis system that can provide a first-hand pre-diagnosis and an appropriate coping strategy when the pet owner observes abnormal symptoms. Our previous attempt, which is based on the fuzzy C-means family in inference, performs well when only relevant symptoms are provided for the query, but this assumption is not realistic. Thus, in this paper, we propose a hybrid inference structure that combines fuzzy association memory and a double-layered fuzzy C-means algorithm to infer the probable disease with robustness, even when noisy symptoms are present in the query provided by the user. In the experiment, it is verified that our proposed system is more robust when noisy (irrelevant) input symptoms are provided and the inferred results (probable diseases) are more cohesive than those generated by the single-phase fuzzy C-means inference engine.
#Fuzzy associative memory #Hybrid inference #Pet dog #Pre-diagnosis #Robust inference

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. HYBRID INFERENCE BASED ON FUZZY ASSOCIATION MEMORY
III. EXPERIMENT
IV. CONCLUSIONS
REFERENCES

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