BGE központi honlap
Hallgatói fiók
EN - English

Budapesti Gazdaságtudományi Egyetem

Budapesti Gazdaságtudományi Egyetem

  • Fókuszban
      • Fókuszban
      • Portfólió áttekintés
      • Gazdasági & társadalmi hatás
      • Díjak & elismerések
      • Rendezvények & tudásmegosztás
  • Portfólió
      • Kutatási portfólió
      • Vállalkozás- és Gazdálkodástudományi Doktori Iskola
      • BGE Tudástérkép
      • Kiválósági Központok
      • Prosperitas
      • Tématerületi Kiválóság Projekt
  • Tehetséggondozás & szolgáltatások
      • Tehetséggondozás & szolgáltatások
      • TDK
      • Szakkollégiumok
      • Kutatási Iroda
      • Könyvtár
  • Kiválósági Központok
      • Kiválósági Központok
      • Budapest LAB Vállalkozásfejlesztési Központ
      • Felsőoktatás Jövője Kiválósági Központ
      • Jövő Értékláncai Kiválósági Központ
      • A Fenntarthatóság Gazdasági és Társadalmi Hatásai Kiválósági Központ
      • Látogatógazdaság Kiválósági Központ
Nyitólap >
Multilevel Fuzzy Inference System for Estimating Risk of Type 2 Diabetes
Budapesti Gazdaságtudományi Egyetem
Tudomány
Budapesti Gazdaságtudományi Egyetem
Keresés
Menü
Keresés
Menü
Multilevel Fuzzy Inference System for Estimating Risk of Type 2 Diabetes
2024. április 25.
Multilevel Fuzzy Inference System for Estimating Risk of Type 2 Diabetes
# Tudomány
# Kutatás

Multilevel Fuzzy Inference System for Estimating Risk of Type 2 Diabetes címmel jelent meg Jelena Tašić, Nagy-Perjési Zsófia és Takács Márta írása a Mathematics folyóiratban.

Absztrakt:

In this paper, we present a multilevel fuzzy inference model for predicting the risk of type 2 diabetes. We have designed a system for predicting this risk by taking into account various factors such as physical, behavioral, and environmental parameters related to the investigated patient and thus facilitate experts to diagnose the risk of diabetes. The important risk parameters of type 2 diabetes are identified based on the literature and the recommendations of experts. The parameters are scaled and fuzzified on their own universe and, based on the experts' recommendation, fuzzy inference subsystems are created with 3-4 related risk parameters to calculate the risk level. These subsystems are then arranged into Mamdani-type inference systems so that the system calculates an aggregated risk level. The overview of the large number of diverse types of risk factors, which may be difficult for specialists and doctors, is facilitated by the proposed system.

A szerzőknek gratulálunk!

2025 - Budapesti Gazdaságtudományi Egyetem - Minden jog fenntartva v1.12.0
Hasznos linkek
  • Közérdekű adatok
  • Intézményi tájékoztató
  • Informatikai útmutatók
  • Elérhetőségek
  • Pályázati felhívások
  • Fejlesztéseink
  • Felhasználási feltételek
  • Süti beállítások
  • Adatkezelési tájékoztató
  • Akadálymentesítési nyilatkozat
  • Hallgatói Követelményrendszer
  • Visszaélés-bejelentési rendszer
Kövess minket
készítette