252927 ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ರಸರಣ AL4 DPO ಸ್ವಿಚ್ ಪ್ರೆಶರ್ ಸೆನ್ಸರ್

1. ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂವೇದಕ ದೋಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ವಿಧಾನಗಳು

ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯೊಂದಿಗೆ, ಸಂವೇದಕ ದೋಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ವಿಧಾನಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಹೇರಳವಾಗಿವೆ, ಇದು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ದೈನಂದಿನ ಬಳಕೆಯ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ.ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂವೇದಕ ದೋಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ವಿಧಾನಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ:

1.1 ಮಾದರಿ ಆಧಾರಿತ ದೋಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯ

ಆರಂಭಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದಿದ ಮಾದರಿ-ಆಧಾರಿತ ಸಂವೇದಕ ದೋಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಭೌತಿಕ ಪುನರುಕ್ತಿಗಳ ಬದಲಿಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಪುನರುಕ್ತಿಯನ್ನು ಅದರ ಮುಖ್ಯ ಆಲೋಚನೆಯಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂದಾಜು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಅಳತೆ ಮಾಡಲಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ದೋಷ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.ಪ್ರಸ್ತುತ, ಈ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮೂರು ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು: ನಿಯತಾಂಕ ಅಂದಾಜು-ಆಧಾರಿತ ದೋಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ವಿಧಾನ, ರಾಜ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ದೋಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ಸಮಾನವಾದ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ವಿಧಾನ.ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಭೌತಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಮ್ಯಾಟರ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳಾಗಿ ರೂಪಿಸುವ ಘಟಕಗಳ ವಿಶಿಷ್ಟ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ನಾವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳಾಗಿ ವಿವರಿಸುವ ವಿಭಿನ್ನ ಅಥವಾ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೇವೆ.ಹಾನಿ, ವೈಫಲ್ಯ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅವನತಿಯಿಂದಾಗಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಲ್ಲಿನ ಸಂವೇದಕವು ವಿಫಲವಾದಾಗ, ಅದನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ವಸ್ತು ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಬದಲಾವಣೆಯಾಗಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬಹುದು, ಇದು ಎಲ್ಲಾ ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಮಾಡ್ಯುಲಸ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಬದಲಾವಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ತಿಳಿದಾಗ, ನಿಯತಾಂಕದ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಸಂವೇದಕ ದೋಷದ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು.ಪ್ರಸ್ತುತ, ಮಾದರಿ-ಆಧಾರಿತ ಸಂವೇದಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಅದರ ಸಂಶೋಧನಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ರೇಖೀಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ.

1.2 ಜ್ಞಾನ-ಆಧಾರಿತ ದೋಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯ

ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಿದ ದೋಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಜ್ಞಾನ-ಆಧಾರಿತ ದೋಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯವು ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಇದು ಮಾದರಿ-ಆಧಾರಿತ ದೋಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ನ್ಯೂನತೆಗಳು ಅಥವಾ ದೋಷಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಪ್ರಬುದ್ಧ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ.ಅವುಗಳಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲದ ವಿಧಾನವು ಜ್ಞಾನ-ಆಧಾರಿತ ದೋಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಾಗಿದೆ.ಕೃತಕ ನರಗಳ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನಲ್ಲಿ ANN ಎಂದು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಮೆದುಳಿನ ನರಮಂಡಲದ ಮಾನವನ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ನಿರ್ಮಾಣದ ಮೂಲಕ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.ಕೃತಕ ನರಗಳ ಜಾಲವು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿತರಿಸಿದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟೋಪೋಲಜಿ ಮತ್ತು ತೂಕ ವಿತರಣೆಯ ಸಹಾಯದಿಂದ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ರೂಪಾಂತರ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲದ ವಿಧಾನವು ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ-ಆಧಾರಿತ ದೋಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಸರಿದೂಗಿಸುತ್ತದೆ.ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲದ ವಿಧಾನವು ಪರಿಪೂರ್ಣವಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಇದು ಕೆಲವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ, ಇದು ವಿಶೇಷ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾದ ಅನುಭವವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅದರಿಂದ ಪಡೆದ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ತೀರ್ಮಾನಗಳು ಅಲ್ಲ. ಅರ್ಥೈಸಬಲ್ಲ.