ເນື່ອງຈາກແບບຈໍາລອງທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຕົວຫຼຸດຜ່ອນແລະມໍເຕີທີ່ໃຊ້ໃນເຄື່ອງລໍາລຽງແຜ່ນຕ່ອງໂສ້ດ້ານການເຮັດວຽກທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ການໂຕ້ຕອບສໍາລັບການຕິດຕັ້ງເຊັນເຊີກໍ່ຈະມີການປ່ຽນແປງ. ດັ່ງນັ້ນ, ກໍານົດສະຖານທີ່ຕິດຕັ້ງຂອງເຊັນເຊີຫຼຸດລົງຫຼັງຈາກການສືບສວນຢ່າງລະອຽດ. ເນື່ອງຈາກສະພາບແວດລ້ອມພິເສດຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ແຜ່ນ conveyor ດ້ານການເຮັດວຽກ, ເຊັນເຊີຈະ inevitably collided ຫຼືເສຍຫາຍ. ເພື່ອຮັບປະກັນວ່າປະກາຍໄຟທີ່ສ້າງຂຶ້ນເມື່ອເຊັນເຊີເສຍຫາຍ (ຕົ້ນຕໍແມ່ນຫມາຍເຖິງສາຍສັນຍານຂອງເຊັນເຊີແລະວົງຈອນທີ່ຖືກເປີດເຜີຍແລະຮົ່ວອອກມາຈາກພາຍນອກ), ມັນຈະບໍ່ເຮັດໃຫ້ເຊັນເຊີທີ່ມັນຕັ້ງຢູ່. ໃນເວລາທີ່ການລະເບີດເກີດຂື້ນໃນສະພາບແວດລ້ອມອາຍແກັສລະເບີດ, ທັງການສະຫນອງພະລັງງານຂອງເຊັນເຊີແລະສັນຍານສາຍສົ່ງຈໍາເປັນຕ້ອງຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການຄວາມປອດໄພພາຍໃນ. ນັ້ນແມ່ນ, ເຊັນເຊີຕົວມັນເອງຄວນຈະເປັນເຊັນເຊີທີ່ປອດໄພພາຍໃນຢ່າງຫນ້ອຍ, ແລະການສະຫນອງພະລັງງານຂອງເຊັນເຊີຄວນຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການທີ່ປອດໄພພາຍໃນ.

ການວິນິດໄສຄວາມຜິດແມ່ນເພື່ອຕັດສິນສະຖານະການປະຕິບັດງານຫຼືສະພາບຜິດປົກກະຕິຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ລໍາລຽງ. ມັນ​ມີ​ສອງ​ຄວາມ​ຫມາຍ​. ຫນຶ່ງແມ່ນເພື່ອຄາດຄະເນແລະຄາດຄະເນສະຖານະການປະຕິບັດການຂອງອຸປະກອນ conveyor ກ່ອນທີ່ລະບົບຕ່ອງໂສ້ conveyor ລົ້ມເຫລວ; ອີກອັນຫນຶ່ງແມ່ນເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນກ່ຽວກັບສະຖານທີ່, ສາເຫດ, ປະເພດແລະຂອບເຂດຂອງຄວາມລົ້ມເຫຼວຫຼັງຈາກອຸປະກອນລົ້ມເຫລວ. ຕັດ​ສິນ​ແລະ​ເຮັດ​ໃຫ້​ການ​ຕັດ​ສິນ​ໃຈ​ບໍາ​ລຸງ​ຮັກ​ສາ​. ຫນ້າທີ່ຕົ້ນຕໍຂອງຕົນປະກອບມີການກວດສອບຄວາມຜິດ, ການກໍານົດ, ການປະເມີນຜົນ, ການຄາດຄະເນແລະການຕັດສິນໃຈ. ວິທີການວິນິດໄສຄວາມຜິດປະກອບມີສອງປະເພດ: ວິທີການວິນິດໄສຄວາມຜິດໂດຍອີງໃສ່ແບບຈໍາລອງທາງຄະນິດສາດແລະວິທີການວິນິດໄສຄວາມຜິດໂດຍອີງໃສ່ປັນຍາປະດິດ. ວິທີການວິນິດໄສຄວາມຜິດໂດຍອີງໃສ່ເຄືອຂ່າຍ neural ແລະເຕັກໂນໂລຊີ fusion ຂໍ້ມູນຂ່າວສານອະທິບາຍຫຼັກການພື້ນຖານຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ແລະ fusion ຂໍ້ມູນຂ່າວສານ. ໃນເວລາດຽວກັນ, ຕົວຢ່າງຂອງການວິນິດໄສຄວາມຜິດໂດຍອີງໃສ່ເຄືອຂ່າຍ neural ແລະການວິນິດໄສຄວາມຜິດໂດຍອີງໃສ່ທິດສະດີຫຼັກຖານໄດ້ຖືກມອບໃຫ້.

ເຄືອຂ່າຍ neural ຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ທໍ່ລໍາລຽງສາມາດແບ່ງອອກເປັນສອງປະເພດຕາມວິທີການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ແຕກຕ່າງກັນລະຫວ່າງ neurons: ເຄືອຂ່າຍສົ່ງຕໍ່ທີ່ບໍ່ມີຄວາມຄິດເຫັນແລະເຄືອຂ່າຍປະສົມປະສານເຊິ່ງກັນແລະກັນ. ເຄືອຂ່າຍສົ່ງຕໍ່ທີ່ບໍ່ມີຄໍາຕິຊົມປະກອບດ້ວຍຊັ້ນຂໍ້ມູນເຂົ້າ, ຊັ້ນກາງແລະຊັ້ນຜົນຜະລິດ. ຊັ້ນກາງສາມາດປະກອບດ້ວຍຫຼາຍຊັ້ນ, ແລະ neurons ໃນແຕ່ລະຊັ້ນພຽງແຕ່ສາມາດໄດ້ຮັບຜົນຜະລິດຂອງ neurons ໃນຊັ້ນກ່ອນຫນ້າ. ມັນສາມາດມີການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງສອງ neurons ໃນເຄືອຂ່າຍເຊື່ອມຕໍ່ກັນ, ແລະສັນຍານ input ຕ້ອງໄດ້ຮັບການສົ່ງຊ້ໍາຄືນແລະດັງນີ້ຕໍ່ໄປລະຫວ່າງ neurons ໄດ້. ຫຼັງຈາກການປ່ຽນແປງຫຼາຍໆຄັ້ງ, ລະບົບຕ່ອງໂສ້ conveyor ມັກຈະຢູ່ໃນສະຖານະທີ່ຫມັ້ນຄົງທີ່ແນ່ນອນຫຼືເຂົ້າສູ່ການສັ່ນສະເທືອນເປັນໄລຍະແລະລັດອື່ນໆ.