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10.3969/j.issn.1006-6047.2007.05.019

粗糙集理论在火焰图像处理及状态识别中应用

引用
粗糙集理论能够在保持系统分类不变的基础上,发现系统内的基本知识.利用Kirsch算子进行图像预处理,依据粗糙集的分类原理将火焰图像的高低温区域分离开来,建立特征量提取的初始模型.根据对燃烧特性的分析确定了4个特征变量作为诊断的依据,根据全炉膛火焰图像的特点确定特征量的计算模型,为便于比较研究,对每个特征量均作离散化处理.由于单个特征量只能部分反映燃烧状态,同时,为克服单变量控制的抗干扰性能差、错误率较高的缺点,按照粗糙集的约简原则,在比较均方差σ基础上选用不同的特征量组合作为判断燃烧状态的参数,构建基于粗糙集约简的多变量融合的状态识别规则.实验表明,采用粗糙集方法可以有效地提高处理速度.

粗糙集、图像处理、状态识别、火焰检测、决策表

27

TK227(蒸汽动力工程)

2007-10-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

84-87,121

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