漏焊智能检测系统中的知识获取

• 作者: 林涛 王兵 陈善本
• 来源期刊: 焊接学报
• 学科: 工学
• 关键词: 知识 软计算 粗糙集理论 神经网络
• 年，卷（期）: 2001,（3）
• 所属期刊栏目: 专题论文
• 页码范围: 29-32
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2590字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-360X.2001.03.008

摘要

在智能系统中,知识获取是极为重要的,它在一定程度上反映了系统智能水平的高低.在知识获取的过程中应用软计算方法是当前国内外研究人员的研究热点.粗糙集理论作为一种新兴的软计算方法具有极大的应用潜力,已经广泛应用于模式识别、医疗诊断、医疗数据分析、图像处理、质量控制、故障诊断、数据挖掘和过程控制等许多领域中.在本检测系统中,由于具体条件的限制和人为因素的影响,传统的方法不能满足要求,必须用智能的方法加以解决.而解决问题的关键在于如何有效地获取检测过程中的知识,从而实现智能检测.将粗糙集理论应用于相关初步知识的获取,再由神经网络对所获取的初步知识进行优化,可以提高知识获取的效率.本文给出了该智能检测系统中运用粗糙集理论获取相关初步知识的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王兵	上海交通大学材料科学与工程学院	98	475	10.0	17.0
2	陈善本	上海交通大学材料科学与工程学院	111	2014	25.0	39.0
3	林涛	上海交通大学材料科学与工程学院	84	939	18.0	27.0