作者：欧萍,贺电,杨波 单位：重庆市光学机械研究所 出版：《激光杂志》2016年第01期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJGZZ2016010050 DOC编号：DOCJGZZ2016010059 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 特征和训练样本选择是影响激光传感器故障诊断结果的两个重要因素，为了提高激光传感器故障诊断正确率，针对当前激光传感器故障诊断正确率低、可靠性差等不足，提出一种基于粗糙集和神经网络的激光传感器故障诊断模型。首先采用粗糙集理论对激光传感器特征进行约简，并把约简后特征向量作为神经网络的输入，然后采用粗糙集理论对训练样本集进行约简，减少了网络的训练次数，最后在Matlab 2012平台进行仿真实验。结果表明，本文模型提高了激光传感器故障诊断的正确率，减少了网络的训练时间，提高了激光传感器故障诊断的效率。

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