The methodology proposed in this st

The methodology proposed in this study – for time errors detection for dental pieces manufacturing –
in a first step aims to detect the ability of the data set to be modeled.
In this step PCA and CMLHL have been the used techniques and they show that data are sufficiently informative and can be
modeled in a next step with guarantees of success.
Finally, different techniques -supervised neural model- are applied to obtain a suitable model,
which will be responsible for detecting the time errors for dental pieces manufacturing.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการนำเสนอในการศึกษานี้ –สำหรับเวลาตรวจหาข้อผิดพลาดสำหรับทันตกรรมชิ้นผลิต – ในขั้นตอนแรกมีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบความสามารถของชุดข้อมูลถูกจำลองขึ้น ในขั้นตอนนี้ PCA และ CMLHL ได้รับเทคนิคการใช้ และพวกเขาแสดงว่า ข้อมูลมีข้อมูลมากพอ และสามารถแบบจำลองในขั้นตอนต่อไปกับการรับประกันความสำเร็จ ในที่สุด มีใช้เทคนิคต่าง ๆ -ดูแลแบบจำลองระบบประสาท - การขอรับแบบที่เหมาะสม ซึ่งจะรับผิดชอบสำหรับการตรวจจับข้อผิดพลาดเวลาฟันชิ้นส่วนการผลิต

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการที่นำเสนอในการศึกษาครั้งนี้ - สำหรับการตรวจสอบข้อผิดพลาดเวลาสำหรับชิ้นทันตกรรมผลิต -
ในขั้นตอนแรกที่มีจุดมุ่งหมายในการตรวจสอบความสามารถของข้อมูลที่กำหนดให้มีการสร้างแบบจำลอง.
ใน PCA ขั้นตอนนี้และ CMLHL ได้รับเทคนิคที่ใช้และพวกเขาแสดงให้เห็นว่าข้อมูล พอให้ข้อมูลและสามารถ
สร้างแบบจำลองในขั้นตอนต่อไปที่มีการค้ำประกันของความสำเร็จ.
สุดท้ายเทคนิคที่แตกต่าง -supervised model- ประสาทถูกนำมาใช้เพื่อให้ได้รูปแบบที่เหมาะสม
ที่จะเป็นผู้รับผิดชอบในการตรวจสอบข้อผิดพลาดเวลาสำหรับการผลิตชิ้นทันตกรรม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีการที่เสนอในการศึกษา 2552 เวลาการตรวจสอบข้อผิดพลาดสำหรับทันตกรรมชิ้นส่วนการผลิตจำกัดในขั้นตอนแรก มีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบความสามารถของชุดข้อมูลเป็นแบบ .ในขั้นตอนนี้ cmlhl PCA และได้รับการใช้เทคนิค และพวกเขาแสดงให้เห็นว่าข้อมูลมีข้อมูลเพียงพอ และสามารถออกแบบในขั้นตอนต่อไปด้วยรับประกันความสำเร็จในที่สุด เทคนิคต่าง ๆ - ดูแล - ประสาทแบบใช้เพื่อให้ได้แบบที่เหมาะสมซึ่งจะเป็นผู้รับผิดชอบสำหรับการตรวจหาเวลาข้อผิดพลาดสำหรับทันตกรรมชิ้นส่วนการผลิต