LIDA (LIDL) ও র‍্যানিং (LIDConfix) প্রযুক্তি ব্যবহার করা হয়েছে ম্যাপিং এবং জরিপের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। সঠিক তথ্যের যথার্থতা নিশ্চিত করতে হলে, নির্ভরযোগ্য ফলাফলের জন্য সুনির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের মূল উপাদান এবং ত্রুটি বিশ্লেষণের জন্য সুনির্দিষ্ট তথ্য সরবরাহ করা প্রয়োজন।

LIDer এর জন্য ক্রমাঙ্কন প্রসেট

ক্রমাঙ্কনের অন্তর্ভুক্ত হল LIDRARI এর পরিমাপের পদ্ধতি সমন্বয় করা । সাধারণত অভ্যন্তরীণ পরিমাপের গতি, যা সেন্সরের উপাদান এবং বহিস্থিত ক্রমাঙ্কনকে প্রভাবিত করে, যা সিস্টেম পরিচিত রেফারেন্স পয়েন্টের সাথে পরিচিত পরিমাপের মাত্রা নিশ্চিত করে।

সময়ের সঙ্গে সঙ্গে সিস্টেমের চলাচলের ক্ষেত্রে নিয়মিত ক্রমাঙ্কনের জন্য হিসাব করতে হবে। ক্রমাঙ্কনের ক্ষেত্রে ক্রমাঙ্কন লক্ষ্য অথবা রেফারেন্স সহ ডিস্কের অন্তর্ভুক্ত হতে পারে।

LIDA-র তথ্য জানতে ত্রুটি

কিছু বিষয় লেআইডিআর ডাটাতে ত্রুটির সূচনা করতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে বায়ুমণ্ডলীয় পরিস্থিতি, সিস্টেম কম্পন এবং সেন্সর ভুলাতীত। এই সূত্রগুলো বুঝতে সাহায্য করে কার্যকরভাবে সংশোধন পদ্ধতি প্রয়োগ করতে সাহায্য করে ।

বিশ্লেষণ ও বিশ্লেষণ সংক্রান্ত ত্রুটি

সমস্যার বিশ্লেষণের সঙ্গে LIDA পরিমাপের রেফারেন্সের তুলনা করা হয় । পদ্ধতিগুলি হল মূল স্কোয়ার ত্রুটি (RSESS), যা সংশোধন করার জন্য ব্যবহার করা হয় ।

সংশোধন অ্যালগরিদম এবং ফিল্টারিং কৌশল প্রয়োগ করা ভুলের মাত্রা কমিয়ে আনতে পারে ।

  • নিয়মিত ক্রমাঙ্কন গ্রহণ করুন
  • উচ্চ মানের ক্রমাঙ্কন লক্ষ্য ব্যবহার করুন
  • মনিটরের পরিবেশ পর্যবেক্ষণ করুন
  • পরিসংখ্যানগত ত্রুটি বিশ্লেষণ প্রয়োগ করুন
  • mpen ডিকম্প্রেস করার অ্যালগরিদম