Implementasi Metode Dempster-Shafer Pada Sistem Pakar Pendiagnosa Kerusakan Sepeda Motor
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Saat ini, banyak orang menggunakan sepeda motor untuk mendukung aktivitasnya tetapi tidak semua pengguna mengetahui jika terjadi gangguan atau kerusakan pada sepeda motor yang dimilikinya. Hal ini berlaku juga untuk pengguna motor Yamaha terutama yang menggunakan sistem bahan bakar konvensional. Akan sangat membantu apabila pengguna atau masyarakat umum mengetahui apabila sepeda motor yang dikendarainya mengalami kerusakan atau gangguan. Sistem Pakar sebagai sebuah sistem berbasis komputer yang mengadopsi pengetahuan pakar ke dalam komputer dapat dimanfaatkan untuk membantu mendiagnosa kerusakan yang dialami oleh sepeda motor Yamaha berdasarkan gejala/gangguan yang terjadi pada sepeda motor tersebut Meskipun sistem pakar diharapkan dapat membantu masyarakat untuk mendiagnosa kerusakan yang terjadi tetapi perlu juga diketahui seberapa besar keyakinan sistem pakar mendiagnosa kerusakan. Untuk mengetahui besarnya nilai keyakinan/kepercayaan suatu kerusakan sebagai hasil diagnosa maka digunakan metode Dempster-Shafer yang menekankan pada besarnya keyakinan suatu gejala kerusakan mendukung diagnosa kerusakan tertentu.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,016 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle