[發明專利]一種基于置信規則庫的水松紙透氣度檢測方法在審
| 申請號: | 201811518723.5 | 申請日: | 2018-12-12 |
| 公開(公告)號: | CN109655393A | 公開(公告)日: | 2019-04-19 |
| 發明(設計)人: | 胡蓉;易照云;錢斌 | 申請(專利權)人: | 昆明理工大學 |
| 主分類號: | G01N15/08 | 分類號: | G01N15/08;G06N5/04 |
| 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: | 置信 規則庫 透氣度檢測 水松紙 打孔水松紙 置信度 映射關系建立 規則庫建立 軟測量技術 軟測量模型 范圍要求 規則模型 國家要求 檢測結果 模型應用 平均誤差 搜索算法 圖像特征 相對誤差 在線檢測 測試集 透氣度 訓練集 權重 推理 優化 驗證 輸出 檢測 人群 證據 | ||
本發明公開了一種基于置信規則庫(Belief Rule Base,BRB)的水松紙透氣度檢測方法,屬于工業軟測量技術領域,首先通過置信規則庫建立打孔水松紙圖像特征中專家給定的置信度和規則權重,并利用證據推理方法(Evidential Reasoning,ER)得到的置信度之間的規則模型,再結合輸入與輸出的映射關系建立置信規則庫軟測量模型;然后根據檢測結果平均誤差的范圍要求,通過人群搜索算法優化置信規則庫參數;最后將優化后的置信規則庫透氣度檢測模型應用于水松紙透氣度的在線檢測,本發明的打孔水松紙透氣度檢測方法通過訓練集和測試集的驗證,能夠有效達到國家要求工業生產中平均相對誤差低于5%的檢測精度,具有實用價值和意義。
技術領域
本發明涉及一種基于置信規則庫的水松紙透氣度檢測方法,屬于工業軟測量技術領域。
背景技術
據藥學家的分析,煙草燃燒時煙霧的成分含尼古丁、氫氰酸、煙焦油和一氧化碳等有毒物質有20余種,其中92%有毒物質以氣態形式存在。這些有毒物質在吸煙過程中會產生大量的自由基和活性氧,對吸煙人群的傷害不容忽視。為降低煙草燃燒產生有毒物質對身體的傷害,煙卷水松紙打孔技術應運而生,并在實際煙草生產行業中得到應用。目前水松紙打孔技術有激光打孔、激光異形打孔及多單元電子打孔等技術,而打孔后的水松紙透氣度在減小有毒物質方面具有重要作用。因此,如何精準檢測打孔水松紙的透氣度十分重要,為此,水松紙透氣度檢測技術也得到了長期的發展。
目前,水松紙透氣度檢測方法分為離線檢測和在線檢測兩大類,其中離線檢測包括本特生法和肖伯爾法,在線檢測包括接觸式氣動檢測和非接觸式光電檢測。離線檢測方法受儀器設備等外部環境的影響較大,缺乏檢測的精度、速度,而且增加了煙草產業生產的成本;接觸式氣動檢測方法受氣動測量方法和物理條件的制約,還存在系統中的灰塵和測量系統的非線性以及測量精度低等許多不利因素;非接觸式光電檢測方法受環境溫度和光電原件的影響較大,對測量精度影響較大。傳統的水松紙透氣度檢測方法在煙草生產行業節約成本,保證檢測精度等方面存在較大不足。因此,設計出一種消除這些不足的水松紙透氣度檢測方法變得十分重要。
發明內容
本發明的目的在于提供一種基于置信規則庫(Belief Rule Base,BRB)的水松紙透氣度在線檢測方法,以增加打孔水松紙透氣度在線檢測的精度和減少煙草行業生產的成本,提高生產效率,本發明通過人群搜索智能優化算法(Seeker OptimizationAlogorithm,SOA)優化置信規則庫透氣度檢測模型的參數,使得檢測結果更加準確,有效增強了基于置信規則庫的水松紙透氣度檢測模型的檢測精度。
本發明的技術方案是:首先通過置信規則庫建立打孔水松紙圖像特征中專家給定的置信度和規則權重,并利用證據推理方法(Evidential Reasoning,ER)得到的置信度之間的規則模型,再結合輸入與輸出的映射關系建立置信規則庫軟測量模型;然后根據檢測結果平均誤差的范圍要求,通過人群搜索算法優化置信規則庫參數;最后將優化后的置信規則庫透氣度檢測模型應用于水松紙透氣度的在線檢測。
所述方法的具體步驟如下:
確定置信規則庫檢測模型的輸入與輸出的評價等級,并建立置信規則庫檢測模型及確定檢測模型中各參數的初始值,其中置信規則庫檢測模型如式(1)~(4)所示:
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