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Enregistrement W4386569072 · doi:10.20295/2412-9186-2023-9-03-283-297

Study of the characteristics of error detection with Hamming codes, the consideration of which is appropriate for the synthesis of automatic devices with fault detection

2023· article· en· W4386569072 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTransport automation research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCybersecurity and Information Systems
Établissements canadiensInternational Air Transport Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHamming codeFault detection and isolationHamming distanceComputer scienceError detection and correctionReliability engineeringFault (geology)AlgorithmArtificial intelligenceEngineeringBlock codeBiologyDecoding methods

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The peculiarities of using Hamming codes in the synthesis of automatic devices with fault detection are investigated. Such devices imply the organization of embedded control schemes to detect occurring faults indirectly based on the results of calculating the values of operational functions. Various methods can be used by the implementation of embedded control schemes. In this study, the focus is shifted to the issues of synthesizing embedded control schemes using the method of logical signal correction (the method of logical complementation). This method involves transforming all or part of the signals coming from the diagnostic object in the embedded control scheme in such a way that the code word generated after the signal correction block belongs to a preselected block uniform code. The study considers the application of classical Hamming codes for these purposes. The use of the method of logical signal correction allows obtaining the values of the informational symbols of the code words of the Hamming code directly as values at the operational outputs of the diagnostic object, while the check symbols are obtained by correcting signals from some of the operational outputs. However, it is also possible to use transformations of operational function values to obtain informational symbols, which expands the number of ways to organize the embedded control scheme. The article presents previously unknown absolute and relative error detection metrics in the code words of the Hamming code, taking into account their categorization based on types (according to the number of distortions in zero and one bits) and multiplicities. The experimental results with test combinational circuits confirm the effectiveness of using the method of logical signal correction with computation control using Hamming codes for synthesizing embedded control schemes. The results obtained in this study extend the theory of synthesis for self-checking digital devices and computational systems and can be practically applied in improving the methods for synthesizing automatic devices with fault detection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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