Application of fuzzy knowledge base for corrected measured point determination in coordinate metrology
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes an application of fuzzy logic for corrected measured point determination in coordinate metrology. The correction method works on a series of indicated points obtained by contact scanning of the measured surface with a spherical tip probe. The outline of the probe ball defines an arc for each measured point, each such arc being delimited by the points of intersection with the preceeding and the following arcs. As a first approximation the corrected measured point is estimated as the mid-point of the arc. The refinement to the method consists in determining an angular compensation to be applied to the mid-point estimation and calculating the associated indicated measured point coordinate values. To determine an angular compensation a rule-based approach to decision making using fuzzy logic techniques is proposed. In this approach, we consider imprecise vague knowledge as a set of rules linking a finite number of conditions with a finite number of conclusions. The representation of such imprecise knowledge by means of fuzzy linguistic terms makes it possible to carry out quantitative processing in the course of inference based on the compositional rule of inference that is used for handling uncertain (imprecise) knowledge, often called approximate reasoning or fuzzy reasoning. Such knowledge can be collected and delivered by a human expert (e.g., decision maker, designer, process planner, machine operator, etc.). For our case, this knowledge is expressed by a finite number of heuristic fuzzy rules of the Multiple Input Single Output type (MISO).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».