[發明專利]一種煙草行業中的打孔水松紙透氣度檢測方法有效
| 申請號: | 201510822772.8 | 申請日: | 2015-11-24 |
| 公開(公告)號: | CN105300868B | 公開(公告)日: | 2018-10-02 |
| 發明(設計)人: | 胡蓉;王倩倩;周志杰;錢斌;陳少峰 | 申請(專利權)人: | 昆明理工大學 |
| 主分類號: | G01N15/08 | 分類號: | G01N15/08;G01N21/84 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 650093 云*** | 國省代碼: | 云南;53 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 煙草行業 中的 打孔 水松 透氣 檢測 方法 | ||
1.一種煙草行業中的打孔水松紙透氣度檢測方法,其特征在于:首先通過置信規則庫建立打孔水松紙圖像特征中的輸入變量與輸出變量之間置信規則,進而構成置信規則庫透氣度檢測模型;然后在訓練數據的支持下,根據粒子群算法訓練置信規則庫透氣度檢測模型;最后將測試符合工業生產要求的置信規則庫透氣度檢測模型應用于打孔水松紙透氣度的在線檢測;
所述方法的具體步驟如下:
Step1、確定置信規則庫透氣度檢測模型的輸入變量的評價等級的參考值和輸出變量的評價效用:
設置置信規則庫透氣度檢測模型輸入變量的評價等級的參考值A和輸出變量的評價效用u;其中,A={A1,A2,...,AM}表示M個輸入變量的評價等級的參考值構成的集合,且Ai={Ai,j,i=1,2,...M;j=1,2,…,Ji}表示第i個輸入變量的第j個評價等級的參考值構成的集合;u=[u1,u2,…,uN]表示輸出變量的N個評價效用構成的集合;
Step2、根據M個輸入變量的評價等級的參考值的個數Ji構建置信規則庫透氣度檢測模型的置信規則庫,得到置信規則庫中包含L條置信規則;其中,L=J1*J2*...*Ji*...*JM;
Step3、設置置信規則庫透氣度檢測模型的優化目標為:
約束條件為:
o≤δi≤1,i=1,2,...M (3)
0≤θk≤1,k=1,2,…,L (4)
0≤βn,k≤1,n=1,2,…,N,k=1,2,…,L (5)
式中,ξ(V)表示訓練數據總的平均相對誤差,V=[θk,βn,k,δi]表示由置信規則庫透氣度檢測模型的參數構成的列向量,θk是置信規則庫中第k條置信規則的規則權重,βn,k(n=1,2,…,N,k=1,2,…,L)是第k條置信規則中輸出部分相對于第n個評價效用的置信度,δi是第i個輸入變量的前提屬性權重;ym(m=1,2,…,T)為輸出變量的數值型觀測值;為置信規則庫透氣度檢測模型對應于ym的估計值;T為訓練數據總數;abs表示絕對值函數;
Step4、選擇粒子群算法作為置信規則庫透氣度檢測模型的參數向量V的優化算法:
Step4.1、設置粒子群算法的種群規模popsize=30;慣性權重w=0.7298;加速因子c1=0.3,c2=0.7;迭代終止條件gen=60;規則權重θk和前提屬性權重δi的粒子更新速度限制vmax=0.1,置信度βn,k的粒子更新速度限制vmax=0.2;
Step4.2、初始化粒子種群,根據約束式(3)-式(6)初始化置信規則庫透氣度檢測模型的參數向量V構成的粒子群;
Step4.3、讀入采集的輸入變量和輸出變量數據作為訓練數據;
Step4.4、基于置信規則信息的轉換技術,將讀入的訓練數據中的輸入變量轉換為置信規則庫透氣度檢測模型需要的分布式輸入;
Step4.5、利用證據推理算法,根據已轉換的分布式輸入,對所有的置信規則進行組合,計算置信規則庫透氣度檢測模型相對于訓練數據的透氣度估計值
Step4.6、根據式(2)計算每個粒子的適應值,根據式(1)評價每個粒子的適應值,以確定粒子個體歷史最優位置pbest和種群歷史最優位置gbest;其中,每個粒子的局部最優解pbest設為其初始位置,pbest中的最好值設為gbest;
Step4.7、根據式粒子的位置和速度的公式對粒子的位置和速度進行更新;
Step4.8、粒子更新后,對違反約束的變量做如下處理:
對于規則權重,當其超出約束邊界時,按式(7)處理;
對于置信度,首先通過式(8)使得每個置信度在0到1之間,然后通過式(9)所示的歸一化,使其滿足式(6)所示的約束條件;
對前提屬性權重,當其超出約束邊界時,按式(10)處理;
Step4.9、利用證據推理重新計算置信規則庫透氣度檢測模型相對于訓練數據的透氣度估計值,然后評價粒子適應值,判斷此時該粒子的適應度是否優于pbest和gbest,若是則更新pbest和gbest;
Step4.10、判斷是否滿足終止條件:如果算法達到最大迭代次數gen,則終止迭代;否則轉至step4.7,直到滿足終止條件,輸出最優值gbest;
Step5:通過訓練得到的gbest,即V的優化值,構建完整的置信規則庫透氣度檢測模型,用于煙草行業中的打孔水松紙透氣度檢測。
2.根據權利要求1所述的煙草行業中的打孔水松紙透氣度檢測方法,其特征在于:所述輸入變量選取來自于打孔水松紙測試樣本上所打孔的排數、打孔水松紙測試樣本在打孔過程中紙帶的走紙速度、打孔水松紙測試樣本圖像特征中的孔面積和平均灰度;輸出變量為打孔水松紙測試樣本的透氣度。
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