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Why Modelling the COVID-19 pandemic using Fuzzy Cognitive Maps (FCM)?

机译：为什么使用模糊认知地图（FCM）建模Covid-19大流行病？

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The coronavirus disease known today as COVID-19, has created tremendous chaos around the world, affecting people’s lives and causing a large number of deaths. The WHO has accepted COVID-19 as a pandemic leading to a global health emergency. Global collaboration is sought in numerous quarters. Research efforts have been intensified all around the humankind. Most studies for COVID-19 are done based on statistical models which depend solely on correlation factors. The factor of causality has not been considered appropriately. The approach of Fuzzy Cognitive Maps (FCM) that is considering the causality factors is proposed, to investigate the whole spectrum of COVID-19. An FCM COVID-19 model is proposed having 10 symptoms-concepts. Early theoretical simulation studies using an FCM COVID-19 model and real data from the local hospital, have been conducted. Simulations with real patient data give excellent results. Future research directions are provided.
机译：今天已知的冠状病毒疾病为Covid-19，在世界各地创造了巨大的混乱，影响人们的生命并导致大量死亡。 世卫组织已接受Covid-19作为一个导致全球健康紧急情况的流行病。 在许多季度寻求全球合作。 在人类周围的研究努力得到了加剧。 对于Covid-19的大多数研究是根据统计模型完成的，这些模型仅取决于相关因子。 因因素尚未适当考虑。 提出了考虑因果区因子的模糊认知地图（FCM）的方法，以研究Covid-19的整个光谱。 提出了具有10个症状概念的FCM Covid-19模型。 已经进行了使用FCM Covid-19模型和来自当地医院的真实数据的早期理论模拟研究。 使用真实患者数据的仿真提供了优异的结果。 提供了未来的研究方向。

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