252927 தானியங்கி டிரான்ஸ்மிஷன் அல் 4 டிபிஓ சுவிட்ச் பிரஷர் சென்சார்

1. பொதுவான சென்சார் தவறு நோயறிதல் முறைகள்

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

1.1 மாதிரி அடிப்படையிலான தவறு கண்டறிதல்

ஆரம்பகால வளர்ந்த மாதிரி அடிப்படையிலான சென்சார் தவறு நோயறிதல் தொழில்நுட்பம் அதன் முக்கிய யோசனையாக உடல் பணிநீக்கத்திற்கு பதிலாக பகுப்பாய்வு பணிநீக்கத்தை எடுத்துக்கொள்கிறது, மேலும் மதிப்பீட்டு முறையால் அளவிடப்பட்ட மதிப்புகள் வெளியீட்டோடு ஒப்பிடுவதன் மூலம் தவறான தகவல்களைப் பெறுகிறது. தற்போது, ​​இந்த நோயறிதல் தொழில்நுட்பத்தை மூன்று வகைகளாகப் பிரிக்கலாம்: அளவுரு மதிப்பீட்டு அடிப்படையிலான தவறு கண்டறியும் முறை, மாநில அடிப்படையிலான தவறு கண்டறியும் முறை மற்றும் அதற்கு சமமான விண்வெளி நோயறிதல் முறை. பொதுவாக, இயற்பியல் அமைப்பை பொருள் அளவுருக்களாக உருவாக்கும் கூறுகளின் சிறப்பியல்பு அளவுருக்களையும், கட்டுப்பாட்டு அமைப்பை தொகுதி அளவுருக்களாக விவரிக்கும் வேறுபாடு அல்லது வேறுபாடு சமன்பாடுகளையும் நாங்கள் வரையறுக்கிறோம். சேதம், தோல்வி அல்லது செயல்திறன் சீரழிவு காரணமாக கணினியில் ஒரு சென்சார் தோல்வியடையும் போது, ​​அது பொருள் அளவுருக்களின் மாற்றமாக நேரடியாகக் காட்டப்படலாம், இதன் விளைவாக மாடுலஸ் அளவுருக்களின் மாற்றத்தை ஏற்படுத்துகிறது, இதில் அனைத்து தவறான தகவல்களும் உள்ளன. மாறாக, தொகுதி அளவுருக்கள் அறியப்படும்போது, ​​அளவுருவின் மாற்றத்தை கணக்கிட முடியும், இதனால் சென்சார் பிழையின் அளவு மற்றும் பட்டம் தீர்மானிக்க. தற்போது, ​​மாதிரி அடிப்படையிலான சென்சார் நோயறிதல் தொழில்நுட்பம் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, மேலும் அதன் ஆராய்ச்சி முடிவுகள் நேரியல் அமைப்புகளில் கவனம் செலுத்துகின்றன, ஆனால் நேரியல் அல்லாத அமைப்புகள் குறித்த ஆராய்ச்சியை பலப்படுத்த வேண்டும்.

1.2 அறிவு அடிப்படையிலான தவறு கண்டறிதல்

மேலே குறிப்பிடப்பட்ட தவறு நோயறிதல் முறைகளிலிருந்து வேறுபட்டது, அறிவு அடிப்படையிலான தவறு நோயறிதல் ஒரு கணித மாதிரியை நிறுவ தேவையில்லை, இது மாதிரி அடிப்படையிலான தவறு நோயறிதலின் குறைபாடுகள் அல்லது குறைபாடுகளை வெல்லும், ஆனால் முதிர்ந்த தத்துவார்த்த ஆதரவின் தொகுப்பு இல்லை. அவற்றில், செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் முறை அறிவு அடிப்படையிலான தவறு நோயறிதலின் பிரதிநிதியாகும். செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் என்று அழைக்கப்படுவது ஆங்கிலத்தில் ANN என சுருக்கமாக உள்ளது, இது மூளை நரம்பியல் வலையமைப்பின் மனித புரிதலை அடிப்படையாகக் கொண்டது மற்றும் செயற்கை கட்டுமானத்தின் மூலம் ஒரு குறிப்பிட்ட செயல்பாட்டை உணர்கிறது. செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் தகவல்களை விநியோகிக்கப்பட்ட வழியில் சேமிக்க முடியும், மேலும் நெட்வொர்க் இடவியல் மற்றும் எடை விநியோகத்தின் உதவியுடன் நேரியல் அல்லாத மாற்றம் மற்றும் மேப்பிங்கை உணர முடியும். இதற்கு நேர்மாறாக, செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் முறை நேரியல் அல்லாத அமைப்புகளில் மாதிரி அடிப்படையிலான தவறு நோயறிதலின் குறைபாட்டை உருவாக்குகிறது. இருப்பினும், செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் முறை சரியானதல்ல, மேலும் இது சில நடைமுறை நிகழ்வுகளை மட்டுமே நம்பியுள்ளது, இது சிறப்புத் துறைகளில் திரட்டப்பட்ட அனுபவத்தை திறம்பட பயன்படுத்தாது மற்றும் மாதிரி தேர்வால் எளிதில் பாதிக்கப்படுகிறது, எனவே அதிலிருந்து பெறப்பட்ட கண்டறியும் முடிவுகள் விளக்கமளிக்காது.