Web-Based Expert System for Early Diagnosis of Skin Diseases in Cats Using the Naïve Bayes Method
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
This journal discusses the development of a web-based expert system for early diagnosis of skin diseases in cats using the Naïve Bayes method. Skin disease in cats is a health problem that often occurs and requires fast and accurate diagnosis. This expert system is designed to assist cat owners and veterinarians in identifying potential causes of skin symptoms in cats. The Naïve Bayes method is used in this system because of its ability to process symptom data and produce predictions based on probability. Symptom data is collected from various sources and used to train a Naïve Bayes model. Next, the system allows users to enter symptoms observed in their cat, and the system will provide an initial diagnosis based on the information provided. The experimental results show that this expert system is able to provide an initial diagnosis of skin diseases in cats with a sufficient level of accuracy. This provides a great benefit to cat owners in taking early action and further veterinary consultation. Apart from that, this expert system can also be used as a supporting tool for veterinarians in the process of diagnosing skin diseases in cats. Thus, this research provides an important contribution to the development of expert systems in the field of animal health, especially in the early diagnosis of skin diseases in cats.
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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 | 0,001 | 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 découle