Application of decision trees and fuzzy inference system for quality classification and modeling of black and green tea based on visual features

Bakhshipour, Adel; Zareiforoush, Hemad; Bagheri, Iraj

doi:10.1007/s11694-020-00390-8

Cited by 34 publications

(18 citation statements)

References 56 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Thus, Guilan province was selected as the case study for this research. This province covers an area of 14,042 km 2 between the latitudes 36°43' and 38°27' N. and the longitudes 48°53' and 50°34' E. Guilan province has massive sources of biomass, and a high crop and livestock diversity (including, tea, olive, peanut, rice, cattle, sheep, and aquatic animal) (Kouchaki-Penchah et al, 2017: Firouzi et al, 2017: Janbakhsh et al, 2018Bakhshipour et al, 2020). Also, it is the second-largest rice-producing region in Iran (Shafieyan et al, 2017).…”

Section: Survey Areamentioning

confidence: 99%

Hybrid multi-criteria decision-making approach to select appropriate biomass resources for biofuel production

Firouzi

Allahyari

Isazadeh

et al. 2021

Science of The Total Environment

View full text Add to dashboard Cite

Section: Survey Areamentioning

confidence: 99%

Hybrid multi-criteria decision-making approach to select appropriate biomass resources for biofuel production

Firouzi

Allahyari

Isazadeh

et al. 2021

Science of The Total Environment

View full text Add to dashboard Cite

“…This membership value is the result of the operation of two sets, also known as α-predicate. This two-set operation process will use three basic operators according to [14], [30], [31]:…”

Section: Fuzzy Logicmentioning

confidence: 99%

Examining child obesity risk level using fuzzy inference system

Sari

Desyanti

Radillah

et al. 2021

IJPHS

View full text Add to dashboard Cite

The doctor will determine the risk level of childhood obesity by using standard calculations, namely measuring the child's weight and height, and many other factors. Then the doctor will calculate the child's body mass index (BMI). The results of calculations made by the doctor will be compared with standard/normal values set by FAO/WHO, to obtain the level of risk of obesity in children. This study aims to analyze the risk level of obesity in children using the Sugeno method of Fuzzy Inference system, using the trapezoidal membership function and involving six input variables such as exercise habits, consumption of fast food, history of obesity of parents, and others. The application of the fuzzy inference system Sugeno method can help doctors to analyze the risk level of childhood obesity quickly and accurately with an accuracy rate of 85%. The results of the implementation of the Sugeno method of Fuzzy Inference system showed that out of 140 children who were the object of the study, 119 children received a diagnosis of the level of risk of obesity which was the same as the diagnosis made by a doctor.

show abstract

“…Zadeh [1] đã đề xuất tập mờ (FS) như một cách tiếp cận để biểu diễn và xử lý các sự kiện mơ hồ, không chắc chắn. Hệ thống suy luận mờ (FIS) được sử dụng để tạo ra các hệ luật mờ, được áp dụng trong việc giải các bài toán trong các lĩnh vực khác nhau như phát hiện [2], dự đoán [3], phân loại [4]. Tập mờ phức (CFS) [5] là phần mở rộng của tập mờ, trong đó hàm thuộc bao gồm cả biên độ và pha.…”

Section: Giới Thiệuunclassified

Tính Toán Hạt Dựa Trên Độ Đo Tương Đồng Mờ Phức Trong Hỗ Trợ Chẩn Đoán Nha Khoa

Tuấn¹,

Ngân²,

Tuấn³

2021

TNUJST

View full text Add to dashboard Cite

Việc ứng dụng công nghệ trợ giúp trong quá trình thăm khám bệnh là nhân tố quan trọng trong việc giảm tải công việc của bác sĩ. Vấn đề đặt ra là làm thế nào để các công nghệ nâng cao được chính xác trong chẩn đoán. Trong nghiên cứu này, chúng tôi phát triển một mô hình kết hợp giữa tính toán hạt với các độ đo tương đồng mờ phức. Trước hết, độ đo tương đồng mờ phức được sử dụng để đánh giá độ tương đồng giữa các mẫu bệnh chuẩn với mẫu cần chẩn đoán. Sau đó tính toán hạt được áp dụng để lựa chọn xem bệnh nào có khả năng mắc cao nhất. Mô hình đề xuất được thực nghiệm trên bộ dữ liệu ảnh nha khoa bao gồm các ảnh X-quang về bệnh răng khôn mọc lệch. Kết quả thực nghiệm chứng tỏ mô hình mới có độ chính xác tốt hơn so với một số phương pháp khác. Kết quả nghiên cứu này sẽ hỗ trợ các nha sĩ trong chẩn đoán bệnh răng khôn mọc lệch.

show abstract

Application of decision trees and fuzzy inference system for quality classification and modeling of black and green tea based on visual features

Cited by 34 publications

References 56 publications

Hybrid multi-criteria decision-making approach to select appropriate biomass resources for biofuel production

Hybrid multi-criteria decision-making approach to select appropriate biomass resources for biofuel production

Examining child obesity risk level using fuzzy inference system

Tính Toán Hạt Dựa Trên Độ Đo Tương Đồng Mờ Phức Trong Hỗ Trợ Chẩn Đoán Nha Khoa

Contact Info

Product

Resources

About