焊接领域粗糙集建模中的新离散化方法

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1、http://www.paper.edu.cn1焊接领域粗糙集建模中的新离散化方法黎文航，陈善本，林涛，杜全营上海交通大学焊接工程研究所,200030E-maillwh_jkl@sjtu.edu.cn摘要：本文针对离散化方法在焊接智能控制中的重要性和存在的不足，以目前在焊接领域越来越受到重视的粗糙集方法为例，对焊接智能建模中的离散化方法做了研究，对比了常用的适合焊接过程的离散化方法，并在此基础上提出了一种改进的离散化方法，结果表明，该算法比其它离散化方法表现更好，更加适合焊接领域。关键词:离散化,焊

2、接过程,粗糙集,智能控制1.引言焊接自动化对焊接生产具有重要意义，而焊接过程建模是焊接自动化的先决条件。焊接[1]过程的复杂性，使得传统的建模方法通常不能得到有效的结果。智能建模方法由于对复杂系统的适应性而在近年来越来越受到重视。目前，很多智能方法对于连续数据的处理都要经过离散化变成离散数据。离散化不仅能减少智能建模计算的复杂度，而且，离散化效果的好坏能够影响模型的可理解性以及模型的最终预测精度。本文以在焊接领域日益受到重视的粗糙集理论为例，研究离散化对智能建模方法的影响及其选择。粗糙集方法是新兴的

3、软计算方法，近年来在焊接领域得到应用，体现出了广泛的[2，3]应用前景。针对焊接过程的特点，粗糙集智能建模方法的主要步骤如下：1）获取原始数据，建立粗糙集理论的。2）数据预处理，主要是去除噪声之类的，离散化等。4）粗糙集的知识约简，获取“ifthen”形式的规则。4）知识推理，用所获得的知识模型来预测输出。本文对焊接智能建模中离散化方法的研究采用从焊接建模实验中所获取的原始数据开始，对原始的决策表进行不同的离散化方法的处理后，采用相同的粗糙集约简方法和知识推理方法，并使用十折交叉确认法对模型的效果进

4、行检验，得出不同离散化方法的影响。为此，本文先确定焊接领域离散化算法的评价标准，其次，对比常用的、适合焊接过程的离散化算法，最后在获得的算法的基础上提出一种改进的离散化算法。2.连续属性的离散化2.1离散化的评价标准连续属性的离散化问题可以归结为对连续属性值空间的划分问题，其关键在于合理确定离散化划分点的个数和位置。对离散化结果的评价是一个很复杂的问题，还依赖于用户在特[4]殊应用情况下的需要。一般说来，重要的尺度有三个：（1）总的离散化区间的数量，从减少后续工作的复杂性的角度来说希望断点数越少越好

5、，但离散化点太少的话会涉及到第二1本课题得到受教育部博士点基金No.20020248015资助。-1-http://www.paper.edu.cn条准则。（2）由离散化所引起的不一致的数目。离散化后信息系统具有的不一致信息的数目不应该太高于离散化之前信息系统所具有的不一致信息的数目。（3）预测的精确性，即离散化怎样帮助提高预测或者分类的精确率。由于焊接过程的复杂性，决策表（源数据）中包含的条件属性的数目比较多，离散化后规则的不一致性表现的不明显，而本文中离散化的目的是为了有效提高后续的粗糙集模型的

6、处理效率，提高其最终模型的精度。因此，本文以第三个标准作为对离散化算法评价的主要标准。并引入4个评价参数。（1）正确预测率。推理后能得到正确预测结果的比率。（2）不可预测率。推理后不能得到推理结果的比率，不过这个参数与所采用得推理策略有关系。（3）模型预测的平均误差Nprereal∑xii-xi=1E=meanN（4）模型预测的标准误差Nprereal2∑(-)xxiii=1E=sdNprereal其中x为样本i的预测值，x为样本i的实际值。后两个参数在评价预测模型而不是分ii类模型的时候比较有效。

7、特别是如果输出也是连续值的时候。2.2对比离散化算法效果的试验方案为了体现焊接过程建模方法中离散化方法的影响，本文首先采用上海交通大学智能焊接实验室的同时同幅焊接系统获取随即电流情况下的焊接正反面熔池图象和其它焊接参数来作为建模的源数据，建模的目的是建立一个能够通过焊接正面熔池的信息和相关的焊接参数来预测焊接背面熔池宽度的模型，采用低碳钢的脉冲钨极氩弧焊，实验数据的获取和处理可[6]以参看文献。在经过某些必要的数据预处理获得粗糙集可以处理的决策表（包含377个样本，15个条件属性，1个决策属性的决策

8、表），采用不同的离散化方法对获得的决策表进行离散化。然后采用“十折交叉确认法”对离散化后的决策表进行十次知识建模和模型验证，统计十次的预测结果，对比采用不同离散化所得到的模型的精度。建模过程采用相同的粗糙集约简算法，模型验证过程中亦采用相同的推理算法。为了减少推理方法对模型预测精度的影响，模型推理时采用完全推理（即：规则匹配度为1）。3.常用离散化方法的比较由于对离散化方法的研究本身是一个很大的研究课题，本文对常用离散化方法选择的考虑主要是从适合焊接领域应用来考虑的。