Studiul cheltuielilor calorice corporale printr-un sistem nutrițional expert care rezolvă date

calorice

В
В 		В

Servicii personalizate

Articol

  • Spaniolă (pdf)
  • Articol în XML
  • Referințe articol
  • Cum se citează acest articol
  • Traducere automată
  • Trimite articolul prin e-mail

Indicatori

  • Citat de SciELO
  • Acces

Linkuri conexe

  • Similar în SciELO

Acțiune

Fides et Ratio - Jurnal de diseminare culturală și științifică a Universității La Salle din Bolivia

versiuneaВ On-lineВ ISSN 2071-081X

Fides Et RatioВ vol.14В no.14В La PazВ set.В 2017

ARTICOLE ORIGINALE

Studiul cheltuielilor calorice corporale folosind un sistem nutrițional expert care rezolvă date neclare

Studiul masei corporale de către un sistem expert în nutriție care rezolvă datele neclar

Ana Lourdes Vargas Rivera 1
[email protected]
Institutul de Cercetare în Știință și Tehnologie, Universidad La Salle-BoliviaObiect primit: 11/11/2016 Articol acceptat: 28.04.2017

Sistemele expert au capacitatea de a ajuta expertul uman și de aceea una dintre principalele lor aplicații este în domeniul medicinei. Datorită acestui fapt, scopul esențial al cercetării din acest articol este de a explora beneficiile pe care le putem obține din crearea și dezvoltarea unui sistem expert pentru rezoluția datelor fuzzy printr-un studiu corelațional descriptiv care ajută la evaluarea costului aportului caloric. a unui pacient și astfel se obține un sistem de sprijin în ceea ce privește diagnosticul nutrițional al unei persoane. Prin urmare, au fost analizate un total de 30 de cazuri, atât bărbați, cât și femei, cu o vârstă cuprinsă între 13 și 30 de ani în orașul La Paz, o selecție care a fost făcută dintr-un eșantionare non-probabilistică prin cote. În rezultate, s-a observat că există o corelație între modelul de comparație utilizat (Lipocalibre), procentul de succes al SEN comparativ cu modelul a fost de 97%, deci se poate spune că este un instrument eficient și expert în sprijin nutritionist.

Cuvinte cheie: Date fuzzy, inteligență artificială, nutriție, sisteme expert.

Sistemele expert au capacitatea de a ajuta expertul uman și de aceea una dintre principalele lor aplicații este în domeniul medicinei.

Prin urmare, scopul esențial al investigației acestui articol este de a explora beneficiile care pot fi obținute din crearea și dezvoltarea unui sistem expert pentru rezolvarea datelor difuze printr-un studiu de tip descriptiv corelațional care ajută la evaluarea cheltuielilor calorice ale unui pacient, și astfel se obține un sistem de sprijin în diagnosticul nutrițional al unei persoane. Din acest motiv, au fost analizate în total 30 de cazuri, atât bărbați, cât și femei, cu o vârstă cuprinsă între 13 și 30 de ani în orașul La Paz, o selecție care a fost făcută din eșantionarea non-probabilistică prin cote. În rezultate s-a putut observa că există o corelație între modelul de comparație utilizat (Lipocalibre), procentul de succes al SEN comparativ cu modelul a fost de 97%, deci se poate afirma că este un instrument eficient și de susținere instrument Expert nutriționist.

Cuvinte cheie: Inteligență artificială, Sisteme expert, Date fuzzy, Nutriție.

Introducere

Datorită acestui fapt, se gândește la dezvoltarea unui sistem expert cu scopul de a sprijini profesionistul în nutriție pentru realizarea unui diagnostic mai bun și, cu ajutorul acestuia, ajută un pacient la controlul corect al dietei sale și la îngrijirea sănătății dumneavoastră.

Stadiul tehnicii expert al sistemelor

„Sistemele expert sunt o ramură a IA (Inteligența Artificială) care folosește pe scară largă cunoștințele specializate pentru a rezolva probleme ca un specialist uman” (Giarratano și Riley, 2001, p. 2) Un sistem expert este un emulator al raționamentului uman și care are cunoștințele unui expert într-un anumit subiect. El trebuie să fie capabil să proceseze informațiile în așa fel încât să poată învăța din anumite situații incerte și să raționeze cu privire la soluționarea problemelor în acele situații.

Structura unui sistem expert

Un sistem expert bazat pe cunoștințe funcționează cu un utilizator care oferă informații sistemului (informații de intrare) și obține experiență ca răspuns (informații de ieșire). În cadrul sistemului expert, baza de cunoștințe este cea care furnizează datele motorului de inferență pentru a obține rezultatele.

Dezvoltarea unui sistem expert

La fel ca în dezvoltarea oricărui tip de sistem, un sistem expert are etape în dezvoltarea sa care sunt: