Процесс - классификация
Cтраница 2
В процессе классификации необходимо учитывать разносторонние комплексные проявления факторов технологического процесса. [16]
В процессе классификации деталей [4 ] к одному классу и группе отнесены детали, имеющие подобные формы и аналогичные процессы изготовления. Каждый из первых пяти классов имеет четыре группы деталей ( к - крупные; с - - средние, н - небольшие, м - мелкие), а шестой - одну группу. [17]
Поскольку весь процесс классификации производится мысленно, мы можем выполнять его независимо от того, существует ли в действительности предмет, обладающий данной особенностью, или нет. Если такой предмет существует, мы будем называть соответствующий класс р е а л ь-н ы м, или непустым. [18]
 |
Кривые разделения реальной ( а и идеальной ( б классификации. [19] |
В описании процесса классификации важную роль играет понятие идеального разделения, при котором все частицы мельче граничного размера выносятся в тонкий, а крупнее - в грубый продукт классификации. [20]
По размерности процесса классификации аппараты делятся на поверхностные, объемные и комбинированные. В поверхностных аппаратах собственно классификация происходит при достижении частицей некоторой контрольной поверхности, например, поверхности сита. В объемных аппаратах разделение частиц реализуется в некотором объеме, называемом зоной разделения, за счет организации в ней силовых воздействий на частицы. В комбинированных аппаратах разделение в объеме дополняется разделением на поверхности, ограничивающей зону разделения. [21]
Определяющей чертой процесса классификации является его массовый характер. Поэтому даже при четком различии свойств разделяемых частиц имеется определенная вероятность того что часть из них попадает не в свою фракцию крупности. [22]
Формализованная схема процесса классификации транзисторов по группам является промежуточным звеном между содержательным описанием процесса и его математической моделью. Конечно, описываемый процесс не настолько сложен, чтобы строить формализованную схему; в данном случае можно сразу от описания процесса переходить к операторной схеме. [23]
При моделировании процессов классификации полидисперсных материалов необходимо выдерживать дополнительно подобие гранулометрических составов исходных продуктов ( кривых полных остатков) или, что то же самое, идентичность безразмерных кривых R ( 6 / 505), где 605 - медианный размер. [24]
Рассмотрим содержательное описание процесса классификации транзисторов. [25]
Процессом, обратным процессу классификации, является эк-земпляризация ( порождение реализаций), а обратным процессу обобщения - специализация. Таким образом, данные конкретного служащего есть экземпляр ( реализация) типа СЛУЖАЩИЙ, а тип СЛУЖАЩИЙ есть специализация типа ЛИЧНОСТЬ. [26]
В программах обработки изображений процесс классификации часто использует простейшие подходы. То есть, методы автономной классификации ориентированы на получение оптимальной классификации в некотором формальном смысле, что может не соответствовать задачам данного конкретного проекта. Классификация с обучением, требующая участия человека в процессе подбора эталонов, позволяет добиться лучших результатов по сравнению с автономной классификацией, так как процесс может быть более управляем для удовлетворения потребностей пользователя, вместо того, чтобы основываться только на статистических характеристиках данных. Тем не менее, даже после проведения классификации различных данных одним методом, вопрос соответствия получаемых классификаций сравниваемых покрытий остается открытым. [27]
Аналогичную характеристику имеет и процесс классификации. [28]
Конечной целью математического моделирования процесса классификации является получение расчетных зависимостей, связывающих кривую разделения с конструктивными и режимными параметрами аппарата. Математические модели составляют основу методов расчета и оптимизации различных классификаторов, прогнозирования их регулировочных характеристик и построения математических моделей сложных технологических линий, содержащих классификатор в качестве одного из элементов. В практике математического моделирования процессов-аэродинамической классификации порошков наиболее широкое распространение получили так называемые детерминированные [19, 30, 31] и стохастические [3-7,22,32-34] модели. [29]
Построенные выше математические модели процессов классификации, использующие различные упрощающие предположения, предназначены для того чтобы связать кривые разделения тех или иных типов классификаторов с их конструктивными и режимными параметрами. Естественно, что пока вопрос об определении величины s остается открытым, можно говорить лишь о тенденциях поведения кривых разделения с изменением этих параметров. Однако уже на этом этапе возможно получение чисто расчетным путем ряда выводов, имеющих важное значение с точки зрения рационального аппаратурного оформления процесса. [30]
Страницы: 1 2 3 4