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基于粗糙集和分层支持向量机的AGV多分支路径识别
引用本文:喻,俊,楼佩煌,武,星,等.基于粗糙集和分层支持向量机的AGV多分支路径识别[J].南京航空航天大学学报,2013,45(1):62-69.
作者姓名:    楼佩煌      
作者单位:南京航空航天大学机电学院;南京航空航天大学江苏省精密与微细制造技术重点实验室
基金项目:国家自然科学基金(61105114)资助项目;江苏省高校优势学科建设工程资助项目
摘    要:双向型视觉导引自动导引车多分支路径识别的关键问题是实时性和鲁棒性。基于智能信息融合的思想,将粗糙集理论与多类支持向量机方法结合起来,提出一种基于知识获取实时性和类的相似性的分层多分支路径识别新方法。采用粗糙集知识粒度理论和分层递阶约简算法获得最小的决策规则,有效降低分类识别的复杂性;提出分类决策安全区域的学习方法,提高识别的鲁棒性。最后,仿真实验和多种环境下的运行测试验证了该方法的有效性和可靠性。

关 键 词:柔性制造系统  自动导引车  粗糙集  支持向量机

Automated Guided Vehicle Cross Path Recognition Based on Rough Setand Hierarchical Support Vector Machine
Yu Jun,Lou Peihuang,Wu Xing,Yang Xu.Automated Guided Vehicle Cross Path Recognition Based on Rough Setand Hierarchical Support Vector Machine[J].Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,2013,45(1):62-69.
Authors:Yu Jun  Lou Peihuang  Wu Xing  Yang Xu
Institution:1,2(1.College of Mechanical and Electrical Engineering,Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,Nanjing,210016,China;2.Jiangsu Key Laboratory of Precision and Micro-Manufacturing Technology,Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,Nanjing,210016,China)
Abstract:
Keywords:
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