期刊文献+

基于粒度计算的光纤智能结构监测

Monitoring for smart optical fiber structure based on GrC
下载PDF
导出
摘要 对智能材料的监测需要智能系统对各种不同来源的知识、技术和方法进行组合。设计这类智能系统的核心就是软计算。粒度计算是软计算科学中的重要分支,是一种计算智能系统的新方法。将粒度计算方法应用在光纤智能结构的监测中,并与神经网络方法进行比较。实验表明:在分类性能上,粒度计算方法在光纤智能结构监测中的应用优于神经网络处理方法。 Monitoring for smart structure, only can be properly settled by combination of different knowledge, technologies and methods possibly. The core of intelligence system is soft computing. As a novel approach to computing intelligence, granular computing (GrC) is a branch of soft computing science. Using the GrC for the smart optical fiber structure health monitoring and comparing with the neural network, the result shows that GrC has better classification performance in the smart optical fiber structure monitoring than the neural network.
作者 陆观 梁大开
出处 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2008年第6期104-106,共3页 Transducer and Microsystem Technologies
基金 国家自然科学基金资助项目(5013530 59875036 9020503i) 航空科学基金资助项目(00G520652)
关键词 光纤智能结构 粗糙集 粒度计算 smart optical fiber structure rough sets granular computing(GrC)
  • 相关文献

参考文献8

  • 1苗夺谦,范世栋.知识的粒度计算及其应用[J].系统工程理论与实践,2002,22(1):48-56. 被引量:174
  • 2Yao Y Y. Granuler computing: Basicissues and possible solutions[ C ]//Proceedings of the 5th Joint Conference on Information Sciences. USA : Elsevier Publishing Company ,2000 : 186 -189.
  • 3Pawlak. Rough sets,theoretical aspects of reasoning about data[ M ]. Boston, MA : Kluwer Academic Publishers, 1991.
  • 4李长春,骆飞,陶宝祺.智能结构中埋入式光纤传感器的研究[J].南京航空航天大学学报,1995,27(3):382-386. 被引量:3
  • 5Pawlak. Rough sets[ J]. International Journal of Computer and Information Sciences, 1982 ( 11 ) :341 -356.
  • 6Swiniarski R W,Andrzej Skowom. Rough set methods in feature selection and recognition [ J ]. Pattern Recognition Letters, 2003 (24) : 833 -849.
  • 7卜东波,白硕,李国杰.聚类/分类中的粒度原理[J].计算机学报,2002,25(8):810-816. 被引量:95
  • 8Amitava Roy, Pa S K. Fuzzy discretization of feature space for a rough set classifier [ J ]. Pattern Recognition Letters, 2003 ( 24 ) : 895 -902.

二级参考文献6

  • 1王珏,苗夺谦,周育健.关于Rough Set理论与应用的综述[J].模式识别与人工智能,1996,9(4):337-344. 被引量:264
  • 2苗夺谦.Rough Set理论在机器学习中的应用研究:博士学位论文[M].北京:中国科学院自动化研究所,1997..
  • 3Vapnik V N.统计学习理论的本质(中文版)[M].北京:清华大学出版社,2000..
  • 4黄萱菁.大规模中文文本的检索、分类与摘要研究:博士学位论文[M].上海:复旦大学,1998..
  • 5邵健.基于Rough Sets的信息粒度计算及其应用:硕士学位论文[M].北京:中国科学院自动化研究所,2000..
  • 6王珏,王任,苗夺谦,郭萌,阮永韶,袁小红,赵凯.基于Rough Set理论的“数据浓缩”[J].计算机学报,1998,21(5):393-400. 被引量:239

共引文献258

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部