A Novel Automated Decision-Making Process for Analysisof Ions and Organic Materials in Drinking Water
Notice bibliographique
Résumé
This paper applies a novel automated decision-making process with TOPSIS to analyze ions and organic materials in drinking water. The hypothesis was that the modified TOPSIS algorithm with the Łukasiewicz fuzzy disjunction would be appropriate to optimize the drinking water samples. The maximum output values were set to one to apply the fuzzy disjunction. The concentrations of ions and organic materials in the drinking water samples were considered from the values for naturally occurring chemicals that would be of health significance. Materials with positive effects on the body were considered profit criteria, whereas other ones with negative impacts on human health were considered cost criteria. The analysis of samples with unmodified TOPSIS showed that profit criteria having high concentrations and cost criteria having low concentrations had the dominant effects on the candidates’ ranking. The modified TOPSIS showed that the candidates’ ranking in the second analysis series was the same as in the first. However, the value of 1.0 for the fourth candidate’s concentration of nitrite, which resulted from the fuzzy disjunction in the algorithm of the modified TOPSIS, was attributed to the confusion of the drinking water and undrinkable water categories. The optimization results for drinking water samples could be applied in science and engineering based on the concentrations of their ions and organic materials with the automated decision-making process for their distinction from undrinkable water.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».