252927 ລະບົບສາຍສົ່ງອັດຕະໂນມັດ AL4 DPO Switch Pressure Sensor

1. ວິທີການວິນິດໄສຄວາມຜິດຂອງເຊັນເຊີທົ່ວໄປ

ດ້ວຍການພັດທະນາວິທະຍາສາດແລະເຕັກໂນໂລຢີ, ວິທີການວິນິດໄສຄວາມຜິດຂອງເຊັນເຊີແມ່ນມີຫຼາຍຂຶ້ນ, ເຊິ່ງພື້ນຖານສາມາດຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການຂອງການນໍາໃຊ້ປະຈໍາວັນ. ໂດຍສະເພາະ, ວິທີການວິນິດໄສຄວາມຜິດຂອງເຊັນເຊີທົ່ວໄປສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນປະກອບມີດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

1.1 ການວິນິດໄສຄວາມຜິດຕາມຕົວແບບ

ເຕັກໂນໂລຍີການວິນິດໄສຄວາມຜິດຂອງເຊັນເຊີທີ່ພັດທະນາແບບທຳອິດແມ່ນໃຊ້ການວິເຄາະຊ້ຳຊ້ອນແທນການຊໍ້າຊ້ອນທາງກາຍະພາບເປັນແນວຄວາມຄິດຫຼັກຂອງມັນ, ແລະໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນຂໍ້ບົກພ່ອງສ່ວນໃຫຍ່ໂດຍການປຽບທຽບມັນກັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ວັດແທກໂດຍລະບົບການປະເມີນ. ໃນປັດຈຸບັນ, ເຕັກໂນໂລຢີການວິນິດໄສນີ້ສາມາດແບ່ງອອກເປັນສາມປະເພດ: ວິທີການວິນິດໄສຄວາມຜິດທີ່ອີງໃສ່ຕົວກໍານົດການ, ວິທີການວິນິດໄສຄວາມຜິດຂອງລັດແລະວິທີການວິນິດໄສພື້ນທີ່ທຽບເທົ່າ. ໂດຍທົ່ວໄປ, ພວກເຮົາກໍານົດຕົວກໍານົດລັກສະນະຂອງອົງປະກອບທີ່ປະກອບເປັນລະບົບທາງດ້ານຮ່າງກາຍເປັນຕົວກໍານົດການ, ແລະສົມຜົນຄວາມແຕກຕ່າງຫຼືຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ອະທິບາຍລະບົບການຄວບຄຸມເປັນຕົວກໍານົດການໂມດູນ. ເມື່ອເຊັນເຊີໃນລະບົບລົ້ມເຫລວເນື່ອງຈາກຄວາມເສຍຫາຍ, ຄວາມລົ້ມເຫຼວຫຼືການເສື່ອມໂຊມຂອງການປະຕິບັດ, ມັນສາມາດສະແດງໄດ້ໂດຍກົງເປັນການປ່ຽນແປງຂອງຕົວກໍານົດການວັດສະດຸ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ການປ່ຽນແປງຂອງຕົວກໍານົດການໂມດູນ, ເຊິ່ງປະກອບດ້ວຍຂໍ້ມູນຄວາມຜິດທັງຫມົດ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ເມື່ອຕົວກໍານົດການໂມດູນຖືກຮັບຮູ້, ການປ່ຽນແປງຂອງຕົວກໍານົດການສາມາດຖືກຄິດໄລ່, ເພື່ອກໍານົດຂະຫນາດແລະລະດັບຄວາມຜິດຂອງເຊັນເຊີ. ໃນປັດຈຸບັນ, ເທກໂນໂລຍີການວິນິດໄສຂອງເຊັນເຊີແບບຈໍາລອງໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ແລະຜົນການຄົ້ນຄວ້າຂອງມັນເນັ້ນໃສ່ລະບົບເສັ້ນຊື່, ແຕ່ການຄົ້ນຄວ້າກ່ຽວກັບລະບົບ nonlinear ຕ້ອງໄດ້ຮັບການເສີມສ້າງ.

1.2 ການວິນິດໄສຄວາມຜິດຕາມຄວາມຮູ້

ແຕກຕ່າງຈາກວິທີການວິນິດໄສຄວາມຜິດທີ່ກ່າວມາຂ້າງເທິງ, ການວິນິດໄສຄວາມຜິດໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຮູ້ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງສ້າງແບບຈໍາລອງທາງຄະນິດສາດ, ເຊິ່ງເອົາຊະນະຂໍ້ບົກຜ່ອງຫຼືຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງການວິນິດໄສຄວາມຜິດໂດຍອີງໃສ່ຕົວແບບ, ແຕ່ຂາດການສະຫນັບສະຫນູນທາງທິດສະດີຂອງຜູ້ໃຫຍ່. ໃນບັນດາພວກເຂົາ, ວິທີການເຄືອຂ່າຍ neural ປອມແມ່ນຕົວແທນຂອງການວິນິດໄສຄວາມຜິດໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຮູ້. ອັນທີ່ເອີ້ນວ່າເຄືອຂ່າຍ neural ທຽມແມ່ນຫຍໍ້ເປັນ ANN ໃນພາສາອັງກິດ, ເຊິ່ງອີງໃສ່ຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງມະນຸດກ່ຽວກັບເຄືອຂ່າຍ neural ຂອງສະຫມອງແລະຮັບຮູ້ຫນ້າທີ່ສະເພາະໃດຫນຶ່ງໂດຍຜ່ານການກໍ່ສ້າງປອມ. ເຄືອຂ່າຍ neural ທຽມສາມາດເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນໃນວິທີການແຈກຢາຍ, ແລະຮັບຮູ້ການຫັນເປັນ nonlinear ແລະການສ້າງແຜນທີ່ດ້ວຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງ topology ເຄືອຂ່າຍແລະການກະຈາຍນ້ໍາຫນັກ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ວິທີການເຄືອຂ່າຍ neural ທຽມເຮັດໃຫ້ເຖິງການຂາດການວິນິດໄສຄວາມຜິດໂດຍອີງໃສ່ຕົວແບບໃນລະບົບ nonlinear. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ວິທີການເຄືອຂ່າຍ neural ທຽມແມ່ນບໍ່ສົມບູນແບບ, ແລະມັນພຽງແຕ່ອີງໃສ່ບາງກໍລະນີປະຕິບັດ, ເຊິ່ງບໍ່ໄດ້ນໍາໃຊ້ປະສິດທິຜົນຂອງປະສົບການສະສົມໃນຂົງເຂດພິເສດແລະໄດ້ຮັບອິດທິພົນໄດ້ງ່າຍໂດຍການຄັດເລືອກຕົວຢ່າງ, ດັ່ງນັ້ນບົດສະຫຼຸບການວິນິດໄສທີ່ໄດ້ມາຈາກມັນບໍ່ແມ່ນ. ແປໄດ້.