論文の概要: Backpropagation and fuzzy algorithm Modelling to Resolve Blood Supply Chain Issues in the Covid-19 Pandemic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02645v1
• Date: Mon, 6 Sep 2021 15:00:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-09 03:32:04.434290
• Title: Backpropagation and fuzzy algorithm Modelling to Resolve Blood Supply Chain Issues in the Covid-19 Pandemic
• Title（参考訳）: Covid-19パンデミックにおける血液供給連鎖問題解消のためのバックプロパゲーションとファジィアルゴリズム
• Authors: Aan Erlansari, Rusdi Effendi, Funny Farady C, Andang Wijanarko, Boko Susilo, Reza Hardiansyah
• Abstract要約: 本研究は,インドネシアのベングクルで発生したCovid-19パンデミックにおける血液分布問題に対する解決策を提供することを目的とする。 バックプロパゲーションアルゴリズムは、利用可能なドナーや潜在的ドナーを発見する可能性を改善するために用いられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bloodstock shortages and its uncertain demand has become a major problem for all countries worldwide. Therefore, this study aims to provide solution to the issues of blood distribution during the Covid-19 Pandemic at Bengkulu, Indonesia. The Backpropagation algorithm was used to improve the possibility of discovering available and potential donors. Furthermore, the distances, age, and length of donation were measured to obtain the right person to donate blood when it needed. The Backpropagation uses three input layers to classify eligible donors, namely age, body, weight, and bias. In addition, the system through its query automatically counts the variables via the Fuzzy Tahani and simultaneously access the vast database.
• Abstract（参考訳）: 畜産不足と不確実な需要は世界中のすべての国で大きな問題となっている。 そこで本研究では,インドネシアのベングクルで発生したCovid-19パンデミックにおける血液分布問題の解決を目的とした。 バックプロパゲーションアルゴリズムは、利用可能なドナーや潜在的ドナーを発見する可能性を改善するために用いられた。 さらに、必要な時に献血する適切な人を得るために、献血距離、年齢、長さを測定した。 バックプロパゲーションは3つの入力層を使用して、年齢、身体、体重、偏見などのドナーを分類する。 さらに、そのクエリによるシステムは、Fuzzy Tahaniを介して変数を自動的にカウントし、同時に巨大なデータベースにアクセスする。

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