Enhancing explainability in epidemiological predictions using fuzzy logic integrated with machine and deep learning algorithms
5.5
来源：
Nature
关键字：
AI brain science
发布时间：
2025-10-17 03:35
摘要：
本研究提出了一种结合模糊逻辑的机器学习和深度学习方法，以提高流行病学数据分析的可解释性和准确性。通过对H1N1和COVID-19数据集的应用，研究展示了模糊逻辑在处理不确定性和复杂性方面的优势，提供了更深入的见解和决策支持。该方法的有效性在多个数据集上得到了验证，显示出良好的准确性和计算效率。
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关键证据
研究采用模糊逻辑提高了数据处理和解释能力
通过对H1N1和COVID-19数据集的应用验证了方法的有效性
提出的模糊机器学习和深度学习算法在准确性和计算时间上表现良好
真实性检查
否
AI评分总结
本研究提出了一种结合模糊逻辑的机器学习和深度学习方法，以提高流行病学数据分析的可解释性和准确性。通过对H1N1和COVID-19数据集的应用，研究展示了模糊逻辑在处理不确定性和复杂性方面的优势，提供了更深入的见解和决策支持。该方法的有效性在多个数据集上得到了验证，显示出良好的准确性和计算效率。