立体视觉匹配技术

1、 表% 仿真数据 X!， I"$"#"B， "$"&"E， !$%E"D， I"$"!%W， I"$C"W#， "$#!"E XD， I"$"E!#， "$"BWB， "$"C&&， I"$""W!， I"$""W%， !$%WBW XE， I"$"CEW， I"$B&%!， I&quo

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17、， "$"D!%， I"$""BB， "$"%#， I"$%E!#； ! "# （ $） Y !"# （ $） #"# （ $） " $ 示温度传感器故障； E 类表示压力传 感 器 故 障 ； W 类 表 示 送 风 风速仪故障； C 类表示回风风速仪故障。这与笔者的实际测量 结果是吻合的， 表明了该算法是有效的。 ! %!& " %# （ $） #%# （ $） $ （ 判断 ! "# （ E） $） "! " 是否成立。

18、"( % 按 （ W） # * Y % !+ * 式计算该类的聚类中心。 ! D 结束语 该文首次将蚁群算法应用于数据挖掘的聚类分析中， 在获 - （ 按 ,# ( C） . ! !（ * ( % " ( % 其中 0 #" 表示第 个聚类中心的第 " 个分量。 * # 取全局最优解方面显示了该算法的优越性。 由于蚁群算法本身 还处于发展阶段， 随着研究的深入， 今后蚁群算法的性能会不 断提高， 应用领域将不断扩展， 在数据挖掘和知识发现中将发 挥更大的作用。（ 收稿日期： !""# 年 ! 月） *" /0 #"

19、 ） 计算第 个聚类的偏离误差； （ 计算总体误差 %Y B） ( % !, 。 （ 判断 %#%"， 若成立， 则停止， 并输出聚类 个 数 1 和 聚 %" ） 参考文献 %$J*5*71 ?， /*+1<* O， O2,1-* Q$/148+1PT8-: *8171281*, P6 2,8 9*5*I ,1-4=J>$K, ： .+*9 *; %48 LT+*-2, 9*,; ?+81;19125 (1;!$1593-V 0， .2+7- K J$N-2+931,< 3-2V156 9*,8+21,-: :-41<, 429-4=J>$

20、K, ： .+*9 A; !,: K,8 J*,; J*7T8-+ ?1:-: /-41<,B& ， _-582 ： R+21,- ， %BB& ： !#"F!#& 高齐圣， 徐心和$适应蚁群算法=>$控制理论与应用， ： #$张纪会， !"""； %W（ %） "； 类中心 若不成立， 转（ 继续迭代。 #） # 仿真结果 笔者利用中央空调故障诊断的 D" 个 E 维样本数据进行仿 真测试， 取 # Y% ， "Y% ， $ Y% ， ! "Y"$E" ，

21、2Y"$% ， % "Y"$"""% 。数 据 见 表 %。 经过计算得， 聚类数为 C ， 分别如下： %F# 王俊普 $ 一种聚类学习的新方法 =>$ 模式识别与人工智能， D$ 朱明， !""" ； ： %# （ #） !E!F!E& 张勇， 高智 $ 一种新的聚类算法 =>$ 模式识别与人工智能， &$ 李聪， %BBB ； ： %! （ !） !"&F!"B %YZ+ %， + B， + #W， + #B， + D"； !YZ+

22、!， + %"， + !#， + !B， + #"； #YZ+ #， + %， + %W， + !D， + #!； DYZ+ D， + %!， + %B， + !&， + #%； &YZ+ &， + %#， + %C， + #， + #E； EYZ+ E， + %D， + !"， + !E， + #D； WYZ+ W， + %&， + !， + !W， + #&； CYZ+ C， + %E， + !%， + !C， + #C 这八个聚类的物理意义是： % 类 是 正 常 状 态 ； ! 类 表 示 回 风机故障； # 类 表 示 送 风 机 故 障 ； D 类 表 示 阀 门 故 障 ； & 类 表 E$ 王立新 $ 自适应模糊系统与控制 =O>$ 国防工业出版社， %BB& 李奇