আমি এমন একটি সিস্টেমের জন্য সঠিক অ্যালগরিদম নিয়ে আসার চেষ্টা করছি যাতে ব্যবহারকারীর কয়েকটি লক্ষণ প্রবেশ করে এবং সিস্টেমটি বিদ্যমান বাচ্চার সাথে কিছু নির্বাচিত লক্ষণ যুক্ত হওয়ার সম্ভাবনাটি অনুমান বা নির্ধারণ করতে হয়। তারপরে তাদের সংযুক্ত করার পরে, ফলাফল বা আউটপুট লক্ষণগুলির জন্য একটি নির্দিষ্ট রোগ হওয়া উচিত।
সিস্টেমটি প্রতিটি রোগের একটি নির্দিষ্ট সিরিজের সাথে লক্ষণগুলির জন্য নির্ধারিত রোগগুলির সমন্বয়ে গঠিত যা এটি সিস্টেমেও বিদ্যমান।
আসুন ধরে নেওয়া যাক ব্যবহারকারী নিম্নলিখিত ইনপুটটি প্রবেশ করেছে:
A, B, C, and D
সিস্টেমটি প্রথমে যা করা উচিত তা হ'ল লক্ষণগুলির একটি ডাটা-টেবিলের বিপরীতে প্রতিটি লক্ষণকে (বর্ণানুক্রমিক বর্ণগুলি দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা) স্বতন্ত্রভাবে যাচাই করা এবং সংযুক্ত করা। এবং ইনপুটটি অস্তিত্বহীন ক্ষেত্রে সিস্টেমে রিপোর্ট করা উচিত বা এটি সম্পর্কে প্রতিক্রিয়া প্রেরণ করা উচিত।
এবং এছাড়াও, যাক A and Bএটি ডেটা টেবিলের মধ্যে ছিল, সুতরাং আমরা 100% নিশ্চিত যে তারা বৈধ বা অস্তিত্ব রয়েছে এবং সিস্টেম ইনপুটটির উপর ভিত্তি করে রোগটি দিতে সক্ষম হয়। তারপরে বলা যাক যে ইনপুটটি এখন C and Dযেখানে Cতথ্য-সারণীতে বিদ্যমান নেই, তবে সেখানে একটি সম্ভাবনা Dরয়েছে।
আমরা D100% এর স্কোর দিই না , তবে কিছু কম হতে পারে (90% বলি)। তারপরে Cকেবল ডেটা-টেবিলের কিছু নেই। সুতরাং, C0% স্কোর পায়।
অতএব, ব্যবহারকারীর ইনপুট বিচার করে ফলাফল আউটপুট করার জন্য সিস্টেমের কিছু প্রকারের সমিতি এবং ভবিষ্যদ্বাণী কৌশল বা নিয়ম থাকা উচিত।
আউটপুট উত্পাদনের সংক্ষিপ্তসার:
If A and B were entered and exist, then output = 100%
If D was entered and existed but C was not, then output = 90%
If all entered don't exist, then output = 0%
এই সিস্টেমটি উত্পাদন করতে কোন কৌশল ব্যবহার করা হবে?