模糊粗糙集神经网络提升胶合板缺陷检测精度

本文主要探讨了"基于模糊-粗糙集理论的神经网络模式识别方法"，发表于2010年的《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》第26卷第2期。研究的目的是为了提升胶合板缺陷检测的准确性和在线实时性，通过解决模式识别中数据的有效性问题。论文的核心技术融合了粗糙集理论、模糊逻辑和神经网络，这三种人工智能算法的优势。 粗糙集理论在数据约简方面发挥了关键作用，通过分析，提取出对模式识别决策结果影响显著的属性，同时摒弃那些影响较小的属性，以此减少冗余信息，提高识别效率。模糊逻辑则被用来处理模式识别中的不确定性问题，特别关注边缘属性，通过赋予这些属性更高的权重，增强识别的精度。 神经网络以其在模式识别中的广泛应用，将粗糙集和模糊逻辑的结果与之整合，形成了一种基于模糊粗糙集的神经网络分类模型。这种方法能够在处理胶合板13类缺陷的17个属性时，有效地筛选出最相关数据，进一步优化了决策过程，降低了无关属性的影响。 结合胶合板缺陷检测的实际案例，该研究成功地约简了4个对决策影响最小的属性，实现了数据的有效简化，从而提高了模式识别的准确性和在线检测的实时性。这项工作不仅扩展了粗糙集和模糊集理论的应用领域，也为模式识别领域尤其是工业领域的缺陷检测提供了一种新的、更有效的解决方案。 关键词：粗糙集、模糊逻辑、神经网络、模式识别、胶合板缺陷检测。该研究对于自然科学和技术领域的学术交流具有重要意义，展示了模糊集和粗糙集理论在处理不确定性和不精确性问题时的独特价值，以及它们与神经网络相结合的潜力。