Tôi đang cố gắng đưa ra thuật toán phù hợp cho một hệ thống trong đó người dùng gặp phải một số triệu chứng và hệ thống phải dự đoán hoặc xác định khả năng một vài triệu chứng được chọn có liên quan đến các triệu chứng hiện có trong hệ thống. Sau đó, sau khi liên kết chúng, kết quả hoặc đầu ra phải là một bệnh cụ thể cho các triệu chứng.
Hệ thống này bao gồm một loạt các bệnh với mỗi triệu chứng được gán cho các triệu chứng cụ thể, cũng tồn tại trong hệ thống.
Giả sử rằng người dùng đã nhập thông tin đầu vào sau:
A, B, C, and D
Điều đầu tiên mà hệ thống nên làm là kiểm tra và liên kết từng triệu chứng (trong trường hợp này được biểu thị bằng các chữ cái) theo bảng dữ liệu các triệu chứng đã tồn tại. Và trong trường hợp đầu vào không tồn tại, hệ thống nên báo cáo hoặc gửi phản hồi về nó.
Ngoài ra, giả sử rằng A and Btrong bảng dữ liệu, vì vậy chúng tôi chắc chắn 100% rằng chúng hợp lệ hoặc tồn tại và hệ thống có thể loại bỏ căn bệnh này dựa trên đầu vào. Sau đó, hãy nói rằng đầu vào bây giờ là C and Dnơi Ckhông tồn tại trong bảng dữ liệu, nhưng có khả năng Dtồn tại.
Chúng tôi không cho Dđiểm 100%, nhưng có thể thấp hơn (giả sử 90%). Sau đó, Choàn toàn không tồn tại trong bảng dữ liệu. Vì vậy, Cđược điểm 0%.
Do đó, hệ thống nên có một số loại kỹ thuật hoặc quy tắc dự đoán để kết quả bằng cách đánh giá đầu vào của người dùng.
Tóm tắt về việc tạo đầu ra:
If A and B were entered and exist, then output = 100%
If D was entered and existed but C was not, then output = 90%
If all entered don't exist, then output = 0%
Những kỹ thuật sẽ được sử dụng để sản xuất hệ thống này?