A web-based expert system of swine

A web-based expert system of swine disease diagnosis was developed for swine farmers and animal husbandmen. Our expert system was divided into three steps. First step was disease screening. We established the novel model of knowledge representation for inference using swine's gender and age range which defined by the veterinarian. Second step was disease diagnosis using the symptoms. To make a diagnosis using symptoms which are accurate and efficient, we established the novel model of uncertain knowledge representation for inference using determination of significant weight of each symptom which defined by the veterinarian and using the certainty factor of occurred symptom, the value was assigned by user. Third step was the disease diagnosis using swine necropsy lesion. We established the novel model of knowledge representation for inference using major lesion group which defined by the veterinarian for confirmation of morbidness. From the results of diagnosis by our expert system compare with veterinarian, we found that it could disease screening accurately for 97.50%, could diagnose by symptom accurately for 92.48% and could diagnose by lesion accurately for 95.62%. And the results of evaluation of satisfaction with Likert-scale by the swine farmers and animal husbandmen were 4.7 and 4.5 respectively.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ระบบผู้เชี่ยวชาญเว็บวินิจฉัยโรคสุกรได้รับการพัฒนาสำหรับเกษตรกรหมูและสัตว์ husbandmen ระบบผู้เชี่ยวชาญของเราถูกแบ่งออกเป็นสามขั้นตอน ขั้นตอนแรกคือ การตรวจหาโรค เราสร้างรูปแบบนวนิยายของแผ่สำหรับอนุมานใช้ของสุกรเพศและช่วงที่กำหนด โดยการสัตวแพทย์ ขั้นตอนที่สองคือ การวินิจฉัยโรคโดยใช้อาการ เพื่อให้การวินิจฉัยโดยใช้อาการที่ถูกต้อง และมีประสิทธิภาพ เราสร้างรูปแบบนวนิยายของแผ่ไม่แน่นอนสำหรับการอ้างอิงโดยใช้การกำหนดน้ำหนักที่สำคัญของแต่ละอาการที่กำหนดโดยการสัตวแพทย์ และใช้ปัจจัยความเชื่อมั่นของอาการที่เกิดขึ้น ค่าที่กำหนด โดยผู้ใช้ ขั้นตอนที่สามคือ การวินิจฉัยโรคโดยใช้สุกร necropsy แผล เราสร้างรูปแบบนวนิยายของแผ่สำหรับการอ้างอิงโดยใช้กลุ่มรอยโรคที่สำคัญซึ่งกำหนด โดยการสัตวแพทย์สำหรับการยืนยัน morbidness จากผลการวินิจฉัยโรคโดยเปรียบเทียบระบบผู้เชี่ยวชาญของเรากับสัตวแพทย์ เราพบว่า มันสามารถตรวจโรคแม่นยำสำหรับ 97.50% สามารถวินิจฉัย โดยอาการที่ถูกต้องสำหรับ 92.48% และสามารถวินิจฉัย โดยรอยโรคได้อย่างถูกต้องสำหรับ 95.62% และผลของการประเมินความพึงพอใจกับสเกล Likert โดยเกษตรกรหมูและสัตว์ husbandmen 4.5 และ 4.7 ตามลำดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระบบผู้เชี่ยวชาญ web-based ของการวินิจฉัยโรคสุกรได้รับการพัฒนาสำหรับเกษตรกรชาวนาสุกรและสัตว์ ระบบผู้เชี่ยวชาญของเราแบ่งออกเป็นสามขั้นตอน ขั้นตอนแรกคือการตรวจคัดกรองโรค เราสร้างรูปแบบนวนิยายของการเป็นตัวแทนความรู้เพื่อการอนุมานใช้หมูเพศและช่วงอายุที่กำหนดโดยสัตวแพทย์ ขั้นตอนที่สองคือการวินิจฉัยโรคโดยใช้อาการ ที่จะทำให้การวินิจฉัยโรคโดยใช้อาการที่มีความถูกต้องและมีประสิทธิภาพเราจัดตั้งรูปแบบนวนิยายของการแสดงความรู้ความไม่แน่นอนสำหรับการอนุมานใช้ความมุ่งมั่นของน้ำหนักอย่างมีนัยสำคัญของแต่ละอาการที่กำหนดโดยสัตวแพทย์และการใช้ปัจจัยความเชื่อมั่นของอาการที่เกิดขึ้นค่าได้รับมอบหมายจาก ผู้ใช้งาน ขั้นตอนที่สามคือการวินิจฉัยโรคโดยใช้แผลผ่าซากสุกร เราสร้างรูปแบบนวนิยายของการเป็นตัวแทนความรู้เพื่อการอนุมานโดยใช้กลุ่มแผลสำคัญที่กำหนดโดยสัตวแพทย์เพื่อยืนยันความผิดปกติของ จากผลของการวินิจฉัยโดยระบบผู้เชี่ยวชาญของเราเปรียบเทียบกับสัตวแพทย์ของเราพบว่ามันอาจจะเกิดโรคได้อย่างถูกต้องสำหรับการตรวจคัดกรอง 97.50% โดยสามารถวินิจฉัยอาการได้อย่างถูกต้องสำหรับ 92.48% และสามารถวินิจฉัยได้อย่างถูกต้องโดยแผลสำหรับ 95.62% และผลการประเมินความพึงพอใจกับ Likert ขนาดโดยเกษตรกรชาวนาสุกรและสัตว์เป็น 4.7 และ 4.5​​ ตามลำดับ