Application of fuzzy knowledge base for corrected measured point determination in coordinate metrology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle