252927 ഓട്ടോമാറ്റിക് ട്രാൻസ്മിഷൻ Al4 DPO സ്വിച്ച് പ്രഷർ സെൻസർ

1. കോമൺ സെൻസർ തെറ്റായ രോഗനിർണയ രീതികൾ

സയൻസ് ആൻഡ് ടെക്നോളജിയുടെ വികാസത്തോടെ, സെൻസർ തെറ്റായ രോഗനിർണ്ണയ രീതികൾ കൂടുതലും കൂടുതൽ സമൃദ്ധമാണ്, ഇത് അടിസ്ഥാനപരമായി ദൈനംദിന ഉപയോഗത്തിന്റെ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റാനും കഴിയും. പ്രത്യേകിച്ചും, പൊതുവായ സെൻസർ തെറ്റായ രോഗനിർണയ രീതികൾ പ്രധാനമായും ഇനിപ്പറയുന്നവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

1.1 മോഡൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തെറ്റായ രോഗനിർണ്ണയം

ആദ്യകാല മോഡൽ ആസ്ഥാനമായുള്ള സെൻസർ ഡിൽ ഡയറോസിസ് ടെക്നോളജി ടെക്നോളജി ഫിസിക്കൽ ആവർത്തനത്തിന് പകരം ശാരീരിക ആവർത്തനത്തിന് പകരം അനലിറ്റിക്കൽ ആവർത്തനം എടുക്കുന്നു, മാത്രമല്ല ഇത് എസ്റ്റിമേറ്റേഷൻ സിസ്റ്റം അളന്ന മൂല്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് താരതമ്യപ്പെടുത്തി. നിലവിൽ, ഈ രോഗനിർണയ സാങ്കേതികവിദ്യയെ മൂന്ന് വിഭാഗങ്ങളായി തിരിക്കാം: പാരാമീറ്റർ കണക്കാക്കൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തെറ്റ് ഡയഗ്നോസിസ് രീതി, സംസ്ഥാന അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തെറ്റ് ഡയഗ്നോസിസിസ് രീതി, തുല്യമായ ബഹിരാകാശ രോഗനിർണയ രീതി. പൊതുവേ, ശാരീരിക സംവിധാനത്തിലെ സ്വഭാവ പാരമീറ്ററുകളെ ഞങ്ങൾ നിർവചിക്കുന്നു. കേടുപാടുകൾ, പരാജയം അല്ലെങ്കിൽ പ്രകടന തകർച്ച കാരണം സിസ്റ്റത്തിലെ ഒരു സെൻസർ പരാജയപ്പെടുമ്പോൾ, മെറ്റീരിയൽ പാരാമീറ്ററുകളുടെ മാറ്റമായി ഇത് നേരിട്ട് പ്രദർശിപ്പിക്കാൻ കഴിയും, അത് എല്ലാ തെറ്റായ വിവരങ്ങളും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. നേരെമറിച്ച്, മൊഡ്യൂൾ പാരാമീറ്ററുകൾ അറിയപ്പെടുമ്പോൾ, സെൻസർ തെറ്റാണെയുടെ വലുപ്പവും ബിരുദവും നിർണ്ണയിക്കാൻ പാരാമീറ്ററിന്റെ മാറ്റം കണക്കാക്കാം, അതിനാൽ. നിലവിൽ, മോഡൽ അധിഷ്ഠിത സെൻസർ ഡയഗ്നോസിസ് സാങ്കേതികവിദ്യ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുകയും അതിന്റെ ഗവേഷണ ഫലങ്ങൾ ലീനിയർ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, പക്ഷേ നോൺലിനിയർ സിസ്റ്റങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ഗവേഷണം ശക്തിപ്പെടുത്തേണ്ടതുണ്ട്.

1.2 അറിവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തെറ്റായ രോഗനിർണയം

മുകളിൽ സൂചിപ്പിച്ച തെറ്റ് ഡയഗ്നോസിസ് രീതികളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, അറിവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തെറ്റ് രോഗശമനം മാത്തമാറ്റിക്കൽ മോഡൽ സ്ഥാപിക്കേണ്ട ആവശ്യമില്ല, അത് മോഡൽ അധിഷ്ഠിത തെറ്റായ രോഗനിർണയത്തിന്റെ ഒരു കൂട്ടം പക്വതയുള്ള പിന്തുണയില്ല. അറിവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തെറ്റായ രോഗനിർണയത്തിന്റെ പ്രതിനിധിയാണ് കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് രീതി. കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നവയെ ഇംഗ്ലീഷിൽ ആൻ എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നത്, ഇത് മസ്തിഷ്ക ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിനെക്കുറിച്ചുള്ള മനുഷ്യന്റെ ധാരണയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, കൃത്രിമ നിർമ്മാണത്തിലൂടെ ഒരു നിശ്ചിത പ്രവർത്തനം മനസ്സിലാക്കുന്നു. കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന് ഒരു ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ട് രീതിയിൽ വിവരങ്ങൾ സംഭരിക്കാൻ കഴിയും, കൂടാതെ നോൺലിനിയർ പരിവർത്തനവും നെറ്റ്വർക്ക് ടോപ്പോളജിയുടെയും ശരീരത്തിന്റെയും സഹായത്തോടെ മാപ്പിംഗ് നടത്താനും കഴിയും. നേരെമറിച്ച്, ലിനിയർ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ മോഡൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തെറ്റായ രോഗനിർണയത്തിന്റെ കുറവ്, കൃത്രിമ ന്യൂലി നെറ്റ്വർക്ക് രീതി. എന്നിരുന്നാലും, കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് രീതി തികഞ്ഞതല്ല, അത് പ്രത്യേക ഫീൽഡുകളിൽ അടിഞ്ഞുകൂടിയ അനുഭവം മാത്രമേ ആശ്രയിക്കപ്പെടുകയുള്ളൂ, അത് സാമ്പിൾ തിരഞ്ഞെടുക്കലിനെ എളുപ്പത്തിൽ സ്വാധീനിക്കുന്നില്ല, അതിനാൽ അതിൽ നിന്ന് വരച്ച ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് നിഗമനങ്ങളല്ല.