論文の概要: Logical recognition method for solving the problem of identification in
the Internet of Things
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04338v2
- Date: Tue, 13 Feb 2024 16:05:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-14 18:20:34.255990
- Title: Logical recognition method for solving the problem of identification in
the Internet of Things
- Title（参考訳）: モノのインターネットにおける識別問題を解決する論理認識法
- Authors: Islambek Saymanov
- Abstract要約: 本研究の目的は、非交差オブジェクトの論理的特徴とクラスを持つ参照テーブルからなるオブジェクト認識のための論理的手法を開発することである。
この手法は、参照テーブルを至るところで定義されていない論理関数として考慮し、特徴空間全体への論理関数の最適継続を構築する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A new area of application of methods of algebra of logic and to valued logic,
which has emerged recently, is the problem of recognizing a variety of objects
and phenomena, medical or technical diagnostics, constructing modern machines,
checking test problems, etc., which can be reduced to constructing an optimal
extension of the logical function to the entire feature space. For example, in
logical recognition systems, logical methods based on discrete analysis and
propositional calculus based on it are used to build their own recognition
algorithms. In the general case, the use of a logical recognition method
provides for the presence of logical connections expressed by the optimal
continuation of a k-valued function over the entire feature space, in which the
variables are the logical features of the objects or phenomena being
recognized. The goal of this work is to develop a logical method for object
recognition consisting of a reference table with logical features and classes
of non-intersecting objects, which are specified as vectors from a given
feature space. The method consists of considering the reference table as a
logical function that is not defined everywhere and constructing an optimal
continuation of the logical function to the entire feature space, which
determines the extension of classes to the entire space.
- Abstract（参考訳）: 近年登場した論理代数法と価値論理の応用の新しい分野は、様々な対象や現象、医学的または技術的診断、近代的な機械の構築、テストの問題のチェックなどを認識することで、論理関数を機能空間全体に最適な拡張を構築することができる。
例えば、論理認識システムでは、離散解析に基づく論理手法とそれに基づく命題計算は、独自の認識アルゴリズムを構築するために用いられる。
一般の場合、論理認識法の使用は、認識される対象や現象の論理的特徴である変数が特徴空間全体にわたってk値関数の最適継続によって表現される論理的接続の存在を提供する。
本研究の目的は、ある特徴空間からベクトルとして指定される非交差オブジェクトの論理的特徴とクラスを持つ参照テーブルからなるオブジェクト認識のための論理的手法を開発することである。
この方法は、参照テーブルを至るところで定義されていない論理関数として考慮し、論理関数を機能空間全体への最適な継続を構築することで、クラス全体の空間への拡張を決定する。
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