Once the relevant variables and the

Once the relevant variables and their transformations have been extracted from the production data,
then a model to fit the normal manufacturing operation should be obtained in order to identify bias in the production estimated time,
which is in the end used for time errors detection for dental pieces manufacturing.
The different model learning methods used in this study were implemented in Matlab© [34].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เมื่อตัวแปรที่เกี่ยวข้องและการแปลงที่ถูกแยกจากข้อมูลการผลิต แล้วแบบให้พอดีกับโรงงานผลิตปกติที่ควรได้รับเพื่อระบุความเอนเอียงในขณะการผลิตโดยประมาณซึ่งเป็นในสุดที่ใช้สำหรับการตรวจจับข้อผิดพลาดเวลาสำหรับทันตกรรมชิ้นส่วนการผลิต วิธีการเรียนรู้รูปแบบต่าง ๆ ที่ใช้ในการศึกษานี้ดำเนินการใน Matlab © [34]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เมื่อตัวแปรที่เกี่ยวข้องและการเปลี่ยนแปลงของพวกเขาได้รับการสกัดจากข้อมูลการผลิตที่
แล้วแบบเพื่อให้เหมาะสมกับการดำเนินการผลิตตามปกติควรจะได้รับเพื่อที่จะระบุอคติในเวลาในการผลิตโดยประมาณ
ซึ่งอยู่ในส่วนท้ายที่ใช้สำหรับการตรวจสอบข้อผิดพลาดเวลาสำหรับทันตกรรม การผลิตชิ้น.
วิธีการเรียนรู้แบบที่แตกต่างกันที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้ถูกนำมาใช้ใน Matlab © [34]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เมื่อตัวแปรที่เกี่ยวข้องและการแปลงของพวกเขาได้ถูกสกัดจากข้อมูลการผลิตแล้วโมเดลที่เหมาะกับการดำเนินงานการผลิตปกติ ควรจะได้รับเพื่อระบุอคติในการผลิตโดยประมาณเวลาซึ่งในที่สุดที่ใช้สำหรับเวลาการตรวจสอบข้อผิดพลาดสำหรับทันตกรรมชิ้นส่วนการผลิตรูปแบบการเรียนรู้ที่แตกต่างกันวิธีการที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้ ได้ใช้โปรแกรม MATLAB สงวนลิขสิทธิ์ [ 34 ]