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特征分区的不确定性及模糊熵评判研究

Research on Uncertainty and Fuzzy Entropy Evaluation of Signal Feature Partition

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【作者】 刘璨； 姚锡凡；

【Author】 LIU Can~1,YAO Xifan~2(1.Zhanjiang Ocean University,Zhanjiang 524025,China;2.South China University of Technology,Guangzhou 510630,China)

【机构】 湛江海洋大学； 华南理工大学 广东湛江524025； 广东广州510630；

【摘要】 分析了影响有效监控的各因素,阐述了刀具破损监测中存在的特征分区问题.以各个信号特征区间为模糊子集,以模糊熵值为参数来评判各种分区方法,结果表明,采用模糊熵值小的分区法能更准确识别刀具状态.

【Abstract】 Factors influencing effective monitoring is analyzed.The problem of feature parting in tool breakage monitoring is then set forth.Each feature partition is taken as fuzzy subset,and then fuzzy entropy is used to evaluate the method of feature parting.The result is that the feature partition with smaller fuzzy entropy value can make the tool status classified more accurately.

【关键词】 分区； 不确定性； 评判；
【Key words】 partition； uncertainty； evaluation；
【基金】 国家自然科学基金资助项目(50175029);湛江海洋大学校基金资助项目(0412100)
  • 【文献出处】 机械与电子 ,Machinery & Electronics , 编辑部邮箱 ,2005年07期
  • 【分类号】TP277
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