ಏಕ ಫೇಸ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ದೋಷದ ನಿವೇಶನ ಮತ್ತು ಶೋಧನೆಯ ವಿಧಾನಗಳ ಹಾಗೆ ಈಗ ಯಾವ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿದೆ?
ಏಕ ಫೇಸ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ದೋಷದ ನಿಜ ಸ್ಥಿತಿ
ನಿರ್ಬಲ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಏಕ ಫೇಸ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ದೋಷದ ನಿರ್ಧಾರಣೆಯ ಕಡಿಮೆ ಶುದ್ಧತೆಯನ್ನು ಅನೇಕ ಕಾರಣಗಳಿಂದ ಹೊಂದಿದೆ: ವಿತರಣಾ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಬದಲಾಯಿಸುವ ರಚನೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಲೂಪ್ ಮತ್ತು ಮುಚ್ಚಿದ ಲೂಪ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು), ವಿವಿಧ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು (ಅನ್ನೋದಿತ, ಆರ್ಕ್-ನಿವಾರಕ ಕೋಯಿಲ್ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್, ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ರೋಧನ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು), ಪ್ರತಿವರ್ಷ ಕೆಬಲ್-ನಂತಹ ಅಥವಾ ಓವರ್ಹೆಡ್-ಕೆಬಲ್ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಹಾಜರಾಯುವ ಅನುಪಾತದ ಹೆಚ್ಚುವರಿ, ಮತ್ತು ಜಟಿಲ ದೋಷ ಪ್ರಕಾರಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತೀವ್ರ ಮೃಗದ ಚಾಪಗಳು, ಮರದ ಚಾಪಗಳು, ತಾರಗಳ ಟುಕ್ಕಾ ಹುಡುಕುವುದು, ಮತ್ತು ವೈದ್ಯುತ ದೋಷಗಳು).
ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ದೋಷಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣ
ವಿದ್ಯುತ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳು ಮೆಟಾಲಿಕ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್, ತೀವ್ರ ಮೃಗದ ದೋಷ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್, ಮರದ ಶಾಖೆ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್, ರೋಧನ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್, ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಆಯೋಜನ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಆರ್ಕ್ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಕೂಡ ಇರುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಿಕ್ಕ ಅಂತರದ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಆರ್ಕ್ಗಳು, ದೀರ್ಘ ಅಂತರದ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಆರ್ಕ್ಗಳು, ಮತ್ತು ಅನಂತರ ಆರ್ಕ್ಗಳು. ವಿವಿಧ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಂದ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ದೋಷ ಸಂಕೇತಗಳು ರೂಪ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ದೋಷ ಹಂಚಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳು
ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ದೋಷಗಳ ಕಷ್ಟಗಳು
ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ದೋಷ ಗುಣಗಳ ಜಟಿಲತೆ
ಏಕ ಫೇಸ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ದೋಷ ಸ್ಥಾನ ನಿರ್ಧರಣೆಯ ವಿಧಾನಗಳು
ಈಗ ಏಕ ಫೇಸ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ದೋಷ ಸ್ಥಾನ ನಿರ್ಧರಣೆಗೆ ಮೂರು ವಿಧಗಳು, ಒಟ್ಟು 20 ಮೂಲ ವಿಧಾನಗಳಿವೆ:
ಮಾನವ ಸ್ವಭಾವವನ್ನು ಅನುಕರಿಸಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ ಮತ್ತು "ಮಾನವ ಜೀವನ ಪ್ರಕಾರ" ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಆಧುನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ (AI) ಒಂದು ಅಧುನಿಕ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ವಿದ್ಯುತ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಪ್ರಾಕೃತಿಯಾಗಿ ಉನ್ನತ ಅನೈನರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳಾಗಿದ್ದು, AI ಅನ್ವಯಗಳ ಮೇಲ್ವಿಸ್ತರದಲ್ಲಿ ಸೇರುತ್ತವೆ. ಕೂಡಾ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಉಪಯೋಗವು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ವೇಗವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ, ವಿದ್ಯುತ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಂತಹ ಜಟಿಲ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ.
ಏಕ್ಸ್ಪರ್ಟ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್: ಸಂಬಂಧಿತ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಅನುಭವವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು.
ಮಾನವ ನ್ಯೂರಾಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್: ಮಾನವ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು, ಉನ್ನತ ಅನೈನರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಂಟ್ ಕಾಲೋನಿ ಅಪ್ಟಿಮೈಜೇಶನ್: ಅಂಟ್ಗಳ ಆಹಾರ ಶೋಧನೆಯ ಜೀವನ ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ಅನುಕರಿಸಿ ಟ್ರಾವೆಲಿಂಗ್ ಸೇಲ್ಸ್ಮನ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್.
ಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್: ಜೀವನ ವಿಕಸನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸಿ ವಿಶ್ವ ಹಾಗೂ ಉಪವಿಶ್ವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು.
ಪೆಟ್ರಿ ನೆಟ್: ಸಿಸ್ಟಮ್ನಲ್ಲಿನ ಸಂಬಂಧಿತ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಿ, ಸಂಬಂಧಿತ ಘಟಕಗಳ ಕಾಲಾನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದು.
ರಾಗ್ ಸೆಟ್ ಸಿದ್ಧಾಂತ: ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿವರನೆಗೆ ಆವಶ್ಯಕವಾದ ಹೆಚ್ಚು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸುವುದು.
ಧಾರಾಳು ಆಧುನಿಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಸ್ವತಃ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಇದ್ದಾಗಲೂ, ಚಿಕ್ಕ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ನೂತನ ಯುಗದಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಉತ್ತಮತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಿದ್ದಾರೆ.
