西安科技大学学报

2019, v.39;No.168(04) 713-719

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

信息熵多属性约简的煤粉尘图像特性机理
Mechanism of coal dust imagery characteristics based on information entropy multi-attribute reduction

王征;汪梅;

摘要(Abstract):

为研究无明确特征模式的煤尘颗粒图像特性,以某煤矿煤样为研究对象,按国标标准运用粉尘采样器对粉尘溢散源处颗粒物进行多点采样。采用多决策属性约简模糊粗糙集3个阶段即提出隶属度模型、实现属性约简、确定最大信息熵阈值分割对颗粒形态特征机理进行分析。首先建立粉尘图像各像素点对应的模糊类别隶属度模型,利用多分段函数确定隶属度;分析煤粉尘图像灰度特征并将其作为条件属性,确定条件属性的模糊依赖度,获取最优值并提取模糊属性约简,进行目标及背景区域的模糊下近似和模糊上近似划分;最后建立煤粉尘颗粒的信息熵模型,存储信息熵并实现对分割阈值的提取。结果表明:依据模糊属性约简的互异重要度可实现多属性约简;并确定煤粉尘图像模块区域的最大信息熵分割阈值。所建立模型可删除冗余属性,选择出对分类更为重要的属性,并通过属性约简完成特征选择分类。

关键词(KeyWords): 安全科学与工程;图像灰度特征;信息熵;模糊类别隶属度;多属性约简

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(51804249)

作者(Author): 王征;汪梅;

Email:

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享