立體視覺匹配技術

1、 表% 仿真數據 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 !"# （ $） #"# （ $） " $ 示溫度傳感器故障； E 類表示壓力傳 感 器 故 障 ； W 類 表 示 送 風 風速儀故障； C 類表示回風風速儀故障。這與筆者的實際測量 結果是吻合的， 表明了該算法是有效的。 ! %!& " %# （ $） #%# （ $） $ （ 判斷 ! "# （ E） $） "! " 是否成立。

18、"( % 按 （ W） # * Y % !+ * 式計算該類的聚類中心。 ! D 結束語 該文首次將蟻群算法應用于數據挖掘的聚類分析中， 在獲 - （ 按 ,# ( C） . ! !（ * ( % " ( % 其中 0 #" 表示第 個聚類中心的第 " 個分量。 * # 取全局最優(yōu)解方面顯示了該算法的優(yōu)越性。 由于蟻群算法本身 還處于發(fā)展階段， 隨著研究的深入， 今后蟻群算法的性能會不 斷提高， 應用領域將不斷擴展， 在數據挖掘和知識發(fā)現中將發(fā) 揮更大的作用。（ 收稿日期： !""# 年 ! 月） *" /0 #"

19、 ） 計算第 個聚類的偏離誤差； （ 計算總體誤差 %Y B） ( % !, 。 （ 判斷 %#%"， 若成立， 則停止， 并輸出聚類 個 數 1 和 聚 %" ） 參考文獻 %$J*5*71 ?， /*+1<* O， O2,1-* Q$/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!#& 高齊圣， 徐心和$適應蟻群算法=>$控制理論與應用， ： #$張紀會， !"""； %W（ %） "； 類中心 若不成立， 轉（ 繼續(xù)迭代。 #） # 仿真結果 筆者利用中央空調故障診斷的 D" 個 E 維樣本數據進行仿 真測試， 取 # Y% ， "Y% ， $ Y% ， ! "Y"$E" ，

21、2Y"$% ， % "Y"$"""% 。數 據 見 表 %。 經過計算得， 聚類數為 C ， 分別如下： %F# 王俊普 $ 一種聚類學習的新方法 =>$ 模式識別與人工智能， D$ 朱明， !""" ； ： %# （ #） !E!F!E& 張勇， 高智 $ 一種新的聚類算法 =>$ 模式識別與人工智能， &$ 李聰， %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 這八個聚類的物理意義是： % 類 是 正 常 狀 態(tài) ； ! 類 表 示 回 風機故障； # 類 表 示 送 風 機 故 障 ； D 類 表 示 閥 門 故 障 ； & 類 表 E$ 王立新 $ 自適應模糊系統與控制 =O>$ 國防工業(yè)出版社， %BB& 李奇