The ‘feature translator’ block tran

The ‘feature translator’ block translates the features into logical control signals, e.g., 0 and 1 where 0 denotes NC and 1 denotes IC. The translation algorithm uses linear classification methods (e.g., linear discriminant analysis) or nonlinear ones (e.g., neural networks). As shown in Figure 1 , a feature translator may consist of two components: ‘feature classification’ and ‘post-processing’. The main aim of the feature classification component is to classify the features into logical control signals. Post-processing methods such as a moving average may be used after feature classification to reduce the number of activations of the system.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บล็อก 'คุณลักษณะแปล' แปลที่เป็นสัญญาณควบคุมตรรกะ เช่น 0 และ 1 ซึ่ง 0 หมายถึง NC และ 1 หมายถึง IC อัลกอริทึมแปลใช้วิธีจัดประเภทเชิงเส้น (เช่น discriminant เชิงวิเคราะห์) หรือคนที่ไม่เชิงเส้น (เช่น ประสาทเครือข่าย) ดังแสดงในรูปที่ 1 แปลคุณลักษณะอาจประกอบด้วยส่วนประกอบสอง: 'คุณลักษณะประเภท' และ 'หลังประมวลผล' จุดมุ่งหมายหลักของคอมโพเนนต์ประเภทคุณลักษณะการ จัดประเภทที่เป็นสัญญาณควบคุมตรรกะได้ วิธีเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลังการประมวลผลอาจใช้หลังจากคุณลักษณะจัดประเภทเพื่อลดจำนวนการเปิดใช้งานระบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คุณลักษณะ 'แปล' บล็อกแปลคุณสมบัติเป็นสัญญาณควบคุมตรรกะเช่น 0 และ 1 โดยที่ 0 หมายถึง NC และ 1 หมายถึง IC ขั้นตอนวิธีการแปลที่ใช้วิธีการจำแนกเชิงเส้น (เช่นการวิเคราะห์จำแนกเชิงเส้น) หรือคนที่ไม่เป็นเชิงเส้น (เช่นเครือข่ายประสาท) ดังแสดงในรูปที่ 1 แปลคุณสมบัติอาจประกอบด้วยสองส่วน: 'การจำแนกคุณลักษณะ' และ 'การโพสต์' จุดมุ่งหมายหลักขององค์ประกอบการจำแนกคุณลักษณะคือการจำแนกคุณลักษณะเป็นสัญญาณควบคุมตรรกะ วิธีการโพสต์การประมวลผลเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อาจจะใช้หลังจากการจำแนกคุณลักษณะในการลดจำนวนของการเปิดใช้งานของระบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

' คุณสมบัติ ' บล็อกแปลแปลสัญญาณควบคุมคุณสมบัติในทางตรรกะ เช่น 0 และ 1 ที่ 0 หมายถึง NC และ 1 หมายถึง IC แปลแบบใช้วิธีการจำแนกเชิงเส้น ( เช่น แนวจำแนกการวิเคราะห์ ) หรือแบบที่ ( เช่น เครือข่ายประสาท ) ดังแสดงในรูปที่ 1 , คุณลักษณะที่แปลอาจจะประกอบด้วยสององค์ประกอบ :คุณลักษณะ ' หมวดหมู่ ' และ ' ผลิต ' จุดมุ่งหมายหลักของลักษณะการจำแนกเป็นองค์ประกอบเปรียบเทียบคุณสมบัติในการควบคุมสัญญาณตรรกะ โพสต์วิธีการแปรรูป เช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้หลังจากมีการลดกิจกรรมของระบบ