Difference between revisions of "Fuzzy logic language/it"

Created page with "Perciò, la <math>KB_t</math> è una variabile dipendente dal tempo mentre la <math>KB_c</math> è una variabile cognitiva dipendente dalla nostra attitudine al progresso della scienza, come già accennato, tra l'altro, nel capitolo "Introduzione""
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(Created page with "Perciò, la <math>KB_t</math> è una variabile dipendente dal tempo mentre la <math>KB_c</math> è una variabile cognitiva dipendente dalla nostra attitudine al progresso della scienza, come già accennato, tra l'altro, nel capitolo "Introduzione"")
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#<math>KB_c=</math> 'Disturbi temporomandibolari E Dolore orofacciale E Logica fuzzy' 0 articoli negli ultimi 10 anni<ref>[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=%22Temporomandibular+disorders+AND+Orofacial+Pain+AND+Fuzzy+logic%22&filter=datesearch.y_10 "Disturbi temporomandibolari E dolore orofacciale E logica fuzzy" in Pubmed]</ref>
#<math>KB_c=</math> 'Disturbi temporomandibolari E Dolore orofacciale E Logica fuzzy' 0 articoli negli ultimi 10 anni<ref>[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=%22Temporomandibular+disorders+AND+Orofacial+Pain+AND+Fuzzy+logic%22&filter=datesearch.y_10 "Disturbi temporomandibolari E dolore orofacciale E logica fuzzy" in Pubmed]</ref>


L'esempio indica che il <math>KB_t</math> è relativamente aggiornato individualmente per i tre argomenti, mentre diminuisce drasticamente quando gli argomenti tra i contesti sono uniti e specificamente a 9 articoli per il punto 1 e anche a 0 articoli per il punto 2. <span lang="en" dir="ltr" class="mw-content-ltr">So, the <math>KB_t</math> is a time dependent variable while the <math>KB_c</math> is a cognitive variable dependent on our aptitude for the progress of science, as already mentioned—among other things—in the chapter ‘Introduction’</span>.
L'esempio indica che il <math>KB_t</math> è relativamente aggiornato individualmente per i tre argomenti, mentre diminuisce drasticamente quando gli argomenti tra i contesti sono uniti e specificamente a 9 articoli per il punto 1 e anche a 0 articoli per il punto 2. Perciò, la <math>KB_t</math> è una variabile dipendente dal tempo  mentre la  <math>KB_c</math> è una variabile cognitiva dipendente dalla nostra attitudine al progresso della scienza, come già accennato, tra l'altro, nel capitolo "Introduzione".
{{q2|mi hai quasi convinto|Aspetta e vedrai}}
{{q2|mi hai quasi convinto|Aspetta e vedrai}}


Abbiamo concluso il capitolo precedente affermando che la logica di un linguaggio classico e successivamente la logica probabilistica ci hanno aiutato molto nel progresso della scienza medica e della diagnostica, ma implicitamente portano in sé i limiti della propria logica di linguaggio, che limita la visione dell'universo biologico. Abbiamo anche verificato che con la logica di un linguaggio classico, per così dire aristotelico, la sintassi logica che ne deriva nella diagnostica della nostra Mary Poppins limita, di fatto, la conclusione clinica.
Abbiamo concluso il capitolo precedente affermando che la logica di un linguaggio classico e successivamente la logica probabilistica ci hanno aiutato molto nel progresso della scienza medica e della diagnostica, ma implicitamente portano in sé i limiti della propria logica di linguaggio, che limita la visione dell'universo biologico.. Abbiamo anche verificato che con la logica di un linguaggio classico, per così dire aristotelico, la sintassi logica che ne deriva nella diagnostica della nostra Mary Poppins limita, di fatto, la conclusione clinica..


<math>\{a \in x \mid \forall \text{x} \; A(\text{x}) \rightarrow {B}(\text{x}) \vdash A( a)\rightarrow B(a) \}</math> (vedi capitolo [[The logic of classical language|Classical Language's Logic]]),
<math>\{a \in x \mid \forall \text{x} \; A(\text{x}) \rightarrow {B}(\text{x}) \vdash A( a)\rightarrow B(a) \}</math> (vedi capitolo [[The logic of classical language|Classical Language's Logic]]),


afferma che: "qualsiasi paziente normale ''<math>\forall\text{x}
afferma che: "qualsiasi paziente normale ''<math>\forall\text{x}
</math>'' che è positivo all'esame radiografico del TMJ ''<math>\mathrm{\mathcal{A}}(\text{x})</math>'' ha dei TMD''<math>\rightarrow\mathrm{\mathcal{B}}(\text{x})</math>'', come diretta conseguenza ''<math>\vdash</math>'' Essendo Mary Poppins positiva (ed essendo anche una paziente "normale") sulla radiografia del TMJ ''<math>A(a)</math>'', allora anche Mary Poppins è affetta da TMD ''<math>\rightarrow \mathcal{B}(a)</math>''
</math>'' che è positivo all'esame radiografico della ATM ''<math>\mathrm{\mathcal{A}}(\text{x})</math>'' soffre di Disordini Temporomandibolari (DTM)''<math>\rightarrow\mathrm{\mathcal{B}}(\text{x})</math>'', come diretta conseguenza ''<math>\vdash</math>'' avendo Mary Poppins un referto positivo radiologico positiva della ATM  (ed essendo anche una paziente "normale") ''<math>A(a)</math>'', allora anche Mary Poppins è affetta da DTM ''<math>\rightarrow \mathcal{B}(a)</math>''


La limitazione del percorso logico seguito ci ha portato a intraprendere un percorso alternativo, in cui si evita la bivalenza o la natura binaria della logica linguistica classica e si segue un modello probabilistico. Il collega dentista, infatti, ha cambiato il vocabolario e ha preferito una conclusione come:
La limitazione del percorso logico seguito ci ha portato a intraprendere un percorso alternativo, in cui si evita la bivalenza o la natura binaria della logica linguistica classica e si segue un modello probabilistico. Il collega dentista, infatti, ha cambiato il vocabolario e ha preferito una conclusione come:
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<math>P(D| Deg.TMJ  \cap TMDs)=0.95</math>
<math>P(D| Deg.TMJ  \cap TMDs)=0.95</math>


e cioè che la nostra Mary Poppins è affetta al 95% da TMD poiché ha una degenerazione dell'articolazione temporomandibolare sostenuta dalla positività dei dati <math>D=\{\delta_1,\dots\delta_4\}</math> in un campione di popolazione <math>n</math>. <span lang="en" dir="ltr" class="mw-content-ltr">However, we also found that in the process of constructing probabilistic logic (Analysandum <math>  = \{P(D),a\}</math>) which allowed us to formulate the aforementioned differential diagnostic conclusions and choose the most plausible one, there is a crucial element to the whole Analysand'''<math>= \{\pi,a,KB\}</math>''' represented by the term <math>KB</math> which indicates, specifically, a 'Knowledge Base' of the context on which the logic of probabilistic language is built</span>.
e cioè che la nostra Mary Poppins è affetta al 95% da DTM poiché ha una degenerazione dell'articolazione temporomandibolare sostenuta dalla positività dei dati <math>D=\{\delta_1,\dots\delta_4\}</math> in un campione di popolazione <math>n</math>. <span lang="en" dir="ltr" class="mw-content-ltr">However, we also found that in the process of constructing probabilistic logic (Analysandum <math>  = \{P(D),a\}</math>) which allowed us to formulate the aforementioned differential diagnostic conclusions and choose the most plausible one, there is a crucial element to the whole Analysand'''<math>= \{\pi,a,KB\}</math>''' represented by the term <math>KB</math> which indicates, specifically, a 'Knowledge Base' of the context on which the logic of probabilistic language is built</span>.


<span lang="en" dir="ltr" class="mw-content-ltr">We therefore concluded that perhaps the dentist colleague should have become aware of his own 'Subjective Uncertainty' (affected by TMDs or <sub>n</sub>OP?) and 'Objective Uncertainty' (probably more affected by TMDs or <sub>n</sub>OP?)</span>.
<span lang="en" dir="ltr" class="mw-content-ltr">We therefore concluded that perhaps the dentist colleague should have become aware of his own 'Subjective Uncertainty' (affected by TMDs or <sub>n</sub>OP?) and 'Objective Uncertainty' (probably more affected by TMDs or <sub>n</sub>OP?)</span>.
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