252927 தானியங்கி பரிமாற்றம் AL4 DPO ஸ்விட்ச் பிரஷர் சென்சார்

1. பொதுவான சென்சார் தவறு கண்டறியும் முறைகள்

அறிவியல் மற்றும் தொழில்நுட்பத்தின் வளர்ச்சியுடன், சென்சார் தவறு கண்டறிதல் முறைகள் மேலும் மேலும் ஏராளமாக உள்ளன, இது அடிப்படையில் தினசரி பயன்பாட்டின் தேவைகளை பூர்த்தி செய்ய முடியும். குறிப்பாக, பொதுவான சென்சார் பிழை கண்டறிதல் முறைகள் முக்கியமாக பின்வருவனவற்றை உள்ளடக்குகின்றன:

1.1 மாதிரி அடிப்படையிலான தவறு கண்டறிதல்

ஆரம்பகால உருவாக்கப்பட்ட மாதிரி அடிப்படையிலான சென்சார் பிழை கண்டறிதல் தொழில்நுட்பமானது, உடல் ரீதியான பணிநீக்கத்திற்குப் பதிலாக பகுப்பாய்வு பணிநீக்கத்தை அதன் முக்கிய யோசனையாக எடுத்துக்கொள்கிறது, மேலும் மதிப்பீட்டு அமைப்பின் மூலம் அளவிடப்பட்ட மதிப்புகளின் வெளியீட்டுடன் ஒப்பிடுவதன் மூலம் முக்கியமாக தவறான தகவலைப் பெறுகிறது. தற்போது, ​​இந்த நோயறிதல் தொழில்நுட்பத்தை மூன்று வகைகளாகப் பிரிக்கலாம்: அளவுரு மதிப்பீடு அடிப்படையிலான தவறு கண்டறிதல் முறை, மாநில அடிப்படையிலான தவறு கண்டறிதல் முறை மற்றும் சமமான விண்வெளி கண்டறியும் முறை. பொதுவாக, இயற்பியல் அமைப்பை உருவாக்கும் கூறுகளின் சிறப்பியல்பு அளவுருக்களை பொருள் அளவுருக்களாகவும், கட்டுப்பாட்டு அமைப்பை தொகுதி அளவுருக்களாக விவரிக்கும் வேறுபட்ட அல்லது வேறுபாடு சமன்பாடுகளை வரையறுக்கிறோம். சேதம், தோல்வி அல்லது செயல்திறன் சீரழிவு காரணமாக கணினியில் உள்ள சென்சார் தோல்வியுற்றால், அது நேரடியாக பொருள் அளவுருக்களின் மாற்றமாக காட்டப்படும், இது மாடுலஸ் அளவுருக்களின் மாற்றத்தை ஏற்படுத்துகிறது, இதில் அனைத்து தவறான தகவல்களும் உள்ளன. மாறாக, தொகுதி அளவுருக்கள் அறியப்படும் போது, ​​அளவுருவின் மாற்றத்தை கணக்கிட முடியும், இதனால் சென்சார் பிழையின் அளவு மற்றும் அளவை தீர்மானிக்க முடியும். தற்போது, ​​மாதிரி அடிப்படையிலான சென்சார் கண்டறிதல் தொழில்நுட்பம் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, மேலும் அதன் ஆராய்ச்சி முடிவுகள் நேரியல் அமைப்புகளில் கவனம் செலுத்துகின்றன, ஆனால் நேரியல் அல்லாத அமைப்புகளின் ஆராய்ச்சி வலுப்படுத்தப்பட வேண்டும்.

1.2 அறிவு அடிப்படையிலான தவறு கண்டறிதல்

மேலே குறிப்பிடப்பட்ட பிழை கண்டறிதல் முறைகளிலிருந்து வேறுபட்டது, அறிவு அடிப்படையிலான பிழை கண்டறிதல் ஒரு கணித மாதிரியை நிறுவ வேண்டிய அவசியமில்லை, இது மாதிரி அடிப்படையிலான பிழை கண்டறிதலின் குறைபாடுகள் அல்லது குறைபாடுகளை சமாளிக்கிறது, ஆனால் முதிர்ந்த கோட்பாட்டு ஆதரவு இல்லை. அவற்றில், செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் முறை என்பது அறிவு அடிப்படையிலான தவறு கண்டறிதலின் பிரதிநிதி. செயற்கை நரம்பியல் வலைப்பின்னல் என்று அழைக்கப்படுவது ஆங்கிலத்தில் ANN என சுருக்கமாக அழைக்கப்படுகிறது, இது மூளை நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பற்றிய மனித புரிதலை அடிப்படையாகக் கொண்டது மற்றும் செயற்கையான கட்டுமானத்தின் மூலம் ஒரு குறிப்பிட்ட செயல்பாட்டை உணர்கிறது. செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் தகவல்களை விநியோகிக்கப்பட்ட முறையில் சேமிக்க முடியும், மேலும் நெட்வொர்க் டோபாலஜி மற்றும் எடை விநியோகத்தின் உதவியுடன் நேரியல் அல்லாத மாற்றம் மற்றும் மேப்பிங்கை உணர முடியும். இதற்கு நேர்மாறாக, செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் முறையானது, நேரியல் அல்லாத அமைப்புகளில் மாதிரி அடிப்படையிலான பிழை கண்டறிதலின் குறைபாட்டை ஈடுசெய்கிறது. இருப்பினும், செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் முறை சரியானது அல்ல, மேலும் இது சில நடைமுறை நிகழ்வுகளை மட்டுமே நம்பியுள்ளது, இது சிறப்புத் துறைகளில் திரட்டப்பட்ட அனுபவத்தை திறம்பட பயன்படுத்தாது மற்றும் மாதிரி தேர்வால் எளிதில் பாதிக்கப்படுகிறது, எனவே அதிலிருந்து எடுக்கப்பட்ட கண்டறியும் முடிவுகள் இல்லை. விளங்கக்கூடியது.