关于变压器的论文关于传感器的论文

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1、粗糙集多传感器融合理论在大棚喷雾机器人中的应用摘要：针对多传感器融合过程中传感器数据过载的问题，提出了一种基于粗糙集约简理论的方法，应用于大棚喷雾机器人植物识别系统之中。首先根据植物的特性，建立植物种类识别信息表即初始决策表，然后根据粗糙集约简规则推导出最小决策规则，最后得到杂草识别区分的最快融合算法。　　关键词：粗糙集；多传感器融合；机器人　　　１粗糙集与多传感器融合理论简介　　多传感器信息融合的实质是对多源不确定性信息的分析与综合［１］，其处理过程非常复杂，在其融合过程中，我们经常会遇到传感器数据的过载问题，例如在用神经网络进行传感器信息融合时存在如何选择样本集的问题。这些问题制约了传感器

2、信息融合的发展，粗糙集理论的出现，对解决这些问题提供了具体可行的思路。　　粗糙集理论是波兰数学家Ｚ．Ｐａｗｌａｋ在１９８２年提出的一种新的处理模糊和不确定性知识的数据分析理论［２，３］。目前，粗糙集理论已被成功地运用于机器学习、过程控制、决策分析、专家系统与智能控制、数据挖掘等研究领域［４］。　　目前，智能机器人在进行物体辨别的时候，首先需要根据物体的基本特征，根据经验知识等，建立物体的特征数据库，然后再将传感器测得的值与特征数据库进行匹配，最后得出匹配结果［５］。但是特征数据库的建立是一项极其费时费力的工作，而且特征数据库中必然包含许多冗余信息，影响了融合的速度。把粗糙集多传感器融合理论运用

3、在智能机器人物体识别系统中，可以有效地克服这些缺点，快速得到融合算法，提高决策能力。　　２基于粗糙集多传感器融合理论的大棚喷雾机器人杂草区分系统　　我们以大棚喷雾机器人进行农药喷洒为例，机器人通过安装在机器上的ＣＣＤ传感器、光学传感器、颜色传感器，来对大棚中种植的黄瓜苗与杂草（主要是马齿苋与狗尾草）进行区分，从而进行农药喷洒除草作业。　　２．１基于完全简化规则集的数据融合算法　　对于每次传感器采集的数据，可以看作是一个等价类，根据粗糙集理论的约简、核等概念，对传感器收集的信息进行分析，去除冗余信息，综合互补数据，求出大量数据中的最小不变核，得到融合算法。具体的步骤如下：①将采集到的传感器数据编

4、制成决策表；②根据粗糙集属性约简和核等概念，去除冗余的条件属性和重复信息，得到简化决策表；③求出核值表；④由核值表求出决策表的简化形式；⑤由简化的决策表求得最小决策算法，即快速融合算法。　　由此我们就可以得到最小简化决策算法，由最小决策算法得到一组最小规则集。　　2.2绘制信息表（决策表）　　ＣＣＤ传感器用于获取植物的形状及纹理特征等属性，光学传感器用于获取植物叶面反射率属性，颜色传感器可以得到颜色属性。令传感器所测得的属性分别为ａ（反射率）、ｂ（纹理特征）、ｃ（叶片颜色）、ｄ（叶片形状），其中属性ａ、ｂ、ｄ的值划分为三档，分别用（０，１，２）表示，属性ｃ的值划分为两档，用（０，２）表示。植物

5、种类ｅ的编码为０（黄瓜苗）、１（马齿苋）、２（狗尾草）。根据大棚喷雾机器人多次测量的数据值，我们得到机器人识别植物种类的信息表如表１所示。　　2.3初始决策表的粗糙集简化　　令Ｐ＝｛ａ，ｂ，ｃ，ｄ｝是条件属性，Ｑ＝｛ｅ｝是决策属性，信息表的简化一般有属性约简和属性值约简两种。　　２．3．１条件属性约简在信息系统的决策表中，将属性集Ａ中的属性逐个移去，每移去一个属性即刻检查其决策表，如果不出现新的不一致，则该属性是可被约去的；否则该属性不能被约去，称这种方法为属性约简的数据分析方法［６］。　　首先分析植物种类识别信息表，其规则如下：１．ａ１ｂ０ｃ０ｄ１→ｅ１，２．ａ１ｂ０ｃ０ｄ０→ｅ１，３．ａ０

6、ｂ０ｃ０ｄ０→ｅ０，４．ａ１ｂ１ｃ０ｄ１→ｅ０，５．ａ１ｂ１ｃ０ｄ２→ｅ２，６．ａ２ｂ２ｃ０ｄ２→ｅ２，７．ａ２ｂ２ｃ２ｄ２→ｅ２，显然是一致性决策表，因为其中每一条规则都是一致的。进行条件属性约简，具体做法是去掉条件ａ或ｂ或ｃ或ｄ，观察是否存在不相容的决策规则，经分析，条件属性ａ、ｂ、ｄ是必须的，ｃ是可省略的。通过删除多余的条件属性及重复的样本信息得到属性约简表如表２。　　２．3．２属性值约简求出完全简化决策规则表进行属性约简后，还要进行值的约简，以求出核值和简化值，最后求出完全简化决策规则表［７］。以表２中第一条决策规则ａ１ｂ０ｄ１→ｅ１为例，去掉ａ１得ｂ０ｄ１→ｅ１，没有相冲突的规则，故

7、ａ１是多余的，可以被约去；去掉ｂ０得ａ１ｄ１→ｅ１，与第四行ａ１ｄ１→ｅ０相冲突，故ｂ０是核值，应予以保留；去掉ｄ１得ａ１ｂ０→ｅ１，没有相冲突的规则，故ｄ１也是多余的，可以被约去。同样的方法对剩下的决策规则进行分析，得到核值表如表３所示。　　２．3．３求出完全简化决策规则表定义：设ｄｘ是一条被消去所有过剩条件属性的决策规则，条件属性集Ｃ的等价类［ｘ］ｃ中任何最少属性ａ的等价类［ｘ］ａ的交集?哿相