【摘 要】
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在烟草生产中,对打孔水松纸的透气度检测是非常重要的。现有透气度检测方法都是离线的,不能有效实施在线检测。鉴于此,提出一种新的基于置信规则库(BRB)的水松纸透气度在线检
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院; 第二炮兵工程大学;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60904081);云南省中青年学术和技术带头人后备人才项目(2012HB011);昆明理工大学学科方向建设项目(14078212)
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在烟草生产中,对打孔水松纸的透气度检测是非常重要的。现有透气度检测方法都是离线的,不能有效实施在线检测。鉴于此,提出一种新的基于置信规则库(BRB)的水松纸透气度在线检测模型。在所提检测模型中,参数的初始值通常由专家给定。由于专家的主观性,一些参数的取值可能不够精确,从而导致不精确的预测结果。针对这一问题,基于粒子群智能优化算法,进一步提出检测模型参数训练算法。实验研究验证了所提模型和算法能够有效地解决打孔水松纸透气度的在线检测问题。
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