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1.
RS与FNN集成在焊接缺陷识别中应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对焊接图像缺陷识别中提取的特征受噪声干扰比较严重,以及现有的识别算法准确率低的问题,提出了一种粗糙集(RS)和模糊神经网络(FNN)集成的缺陷识别算法.首先使用模糊C-均值聚类算法对样本属性离散化,然后使用RS对离散化后的样本数据进行属性约简得到决策规则,并使用π函数根据聚类的中心和半径对属性进行模糊化,克服RS对噪声敏感问题;根据得到的精简模糊决策规则和模糊逻辑推理确定FNN的结构,使用依赖度和规则的条件覆盖度确定网络的初始参数,考虑到样本中数据的可信度问题,用加权代价函数调整模型参数.仿真实验表明,本算法解决了分类过程中样本数据受到噪声干扰引起的不确定性、FNN结构难以确定的问题,能有效地提高焊缝图像缺陷的识别能力. 相似文献
2.
粗支持向量机分类建模方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了克服样本模式的复杂性、噪声的影响以及信息的不完整性问题,利用粗糙集和支持向量机(SVM)的优点,把粗糙集理论用于二分类球形SVM,提出一种称为粗支持向量机分类建模方法.粗糙集具有刻画不确定、不完整数据和复杂模式的能力,分类结果能够体现出数据的不确定性,但是它不仅不具备良好的学习能力,而且也不能保证分类模型具有良好的推广能力;SVM具有良好的推广性能,但是对不确定数据的建模能力较差.本文把分类结果分为正域、边界域和负域,由此来判断不确定数据样本的分类结果的不确定性程度.通过调整参数来调节边界的宽度和允许建模的在野点样本的比例,提高分类模型的灵活性.仿真结果说明了算法的有效性. 相似文献
3.
采用真空吸附法制备硬脂酸(SA)/膨胀石墨(EG)复合相变储热材料,利用差示量热扫描法(DSC)研究SA及SA/EG复合材料的非等温熔化和结晶过程动力学。运用Kissinger和Ozawa两种动力学数据处理方法对样品的非等温熔化DSC曲线进行处理,应用Mo法分析各样品的非等温结晶动力学特性。结果表明:SA/EG复合材料具有储热密度大、导热系数高且相变过程中无液相物质泄漏的优点;EG多孔结构的物理吸附作用会阻碍SA分子链段的扩散,使其熔化过程中的表观活化能升高;但EG的异相成核和传热强化作用能促进SA的相变,有利于降低其过冷度,提高其相变速率。 相似文献
4.
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9.
针对连续回撤导管采集的、覆盖多个心动周期的冠状动脉内超声(ICUS)图像序列中存在的运动伪影问题,采用图像分析技术,对ICUS图像序列进行离线门控,从而改善ICUS纵向视图的视觉效果。首先,通过逐帧比较ICUS图像的灰度特征,构造ICUS序列的差异矩阵;然后,从差异矩阵中搜索出具有最小累计差异值的路径,为各帧找到其在相邻心动周期中的对应帧;最后,在滤波后的差异矩阵中,沿最优路径找到表示在各相邻心动周期舒张末期采集的图像对的点,得到最终的门控序列。对临床采集ICUS序列的实验验证了方法的可行性和精度。 相似文献
10.
装备群在执行作战任务过程中通常会发生共因失效事件,分析共因失效故障对实现装备群的精确化保障具有现实意义。针对战时合成部队装备群遂行任务时,装备携行备件配置优化模型中没有考虑装备受击故障这一类随机共因失效的问题,提出了随机共因失效条件下的备件配置优化方法。建立了装备故障相关条件下的备件需求模型和多约束条件下的携行备件配置优化模型,引入拉格朗日乘子,利用边际效应法求出最优配置方案通过实例对该方法的可行性进行验证。研究结果表明,在装备随机共因失效条件下,所建立的模型可以为多约束携行备件配置优化提供模型参考。 相似文献