Logical recognition method for solving the problem of identification in the Internet of Things

要約

最近現れた、論理代数の方法と価値ある論理への応用の新しい分野は、さまざまな物体や現象の認識、医学的または技術的診断、最新の機械の構築、テスト問題のチェックなどの問題です。
特徴空間全体への論理関数の最適な拡張を構築することに還元できます。
例えば、論理認識システムでは、離散解析とそれに基づく命題計算に基づく論理手法を用いて、独自の認識アルゴリズムを構築します。
一般的なケースでは、論理認識方法を使用すると、特徴空間全体にわたる k 値関数の最適な継続によって表現される論理接続の存在が提供されます。変数は、対象となるオブジェクトまたは現象の論理的特徴です。
認識された。
この研究の目標は、特定の特徴空間からのベクトルとして指定される、交差しないオブジェクトの論理的特徴とクラスを含む参照テーブルで構成されるオブジェクト認識の論理的方法を開発することです。
この方法は、参照テーブルをどこでも定義されていない論理関数とみなして、特徴空間全体への論理関数の最適な継続を構築することで構成され、これにより空間全体へのクラスの拡張が決定されます。

要約(オリジナル)

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.

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