立体视觉匹配技术 - 徐奕

1、 表% 仿真数据 X!， I$#B， $&E， !$%ED， I$!%W， I$CW#， $#!E XD， I$E!#， $BWB， $C&， I$W!， I$W%， !$%WBW XE， I$CEW， I$B&%!， I$CCE， $!C%， $%#&， I$&E&B XC， I$%C!%， I$CE， !$BEC， I$%B#， I$D&， $CD%! X%， I$#%D， $&%W， !$%E%， I$!C， I$C%， $#%BC X%!， I$E%W， $BC%， $CE%， I$C%， $WC， !$! X%D， I$B%， I%$%!， I$B%， $!B， $%#C， I$&W

2、% X%E， I$%C%， I$B%， !$BCW， I$!， I$DW， I$&W% X%C， I%$DCBW， $#， $!EB， $， I$%!， #$#WB! X!， I$C&#， I$BE!%， I$CB!， $#%， $%D%， I$&EW! X!， $%!CB， I$E%C， I%$%B#W， $#B， I$#!， $E!E% X!D， $#%BE， I$C!CW， I%$&DBC， I$BD&， I$%E， I$DB! X!E， I$CWC， I$B&#C， I$CWB， $!WB， $%#!， I$&EDW X!C， I$%WB#， I$CB， !$BC， I$%B&， I$

3、D%， $CD!W X#， $#!%D， I$C!EB， I%$&#B， I$BDB!， I$%EB， I$DBW X#!， I$#%， $DBE， !$%E， I$!%， I$C%， $#!& X#D， I$B， I$B&!W， I$B%， $#!， $%D#， I$&EDB X#E， I%$DBWC， $&， $!E#， $%， I$%!%， #$#WCD X#C， I$%C#， I$B!， !$BWC， I$!%， I$D%#， $CDB XD， $#B， $!B， I$#BB， I$%B， $%D%， I$%E%# X%， $#C， $!WW， I$D&， I$%W， $%#C， I$

4、%E%C； X#， $#!%， I$C!WD， I%$&#E， I$BDC#， I$%EE， I$DCE； X&， I%$DBD&， $D， $!&W， $%， I$%&， #$#WC%； XW， $%!%!， I$E!E， I%$%B!D， $#D&， I$!BD， $E!&； I$D%!， I$%， $%D!， I$%W%； XB， $D， $!C#， I$C#%， I%$&E%， I$B&， I$%W!， I$D%； X%， $#%BC， X%#， I%$&!， $&， $#%， $%， I$%W， #$D%； X%&， $%， I$E#W， I%$!%， $#D， I$#%， I$&W

5、%； X%W， $#!%， I$C!&， I%$&DW， I%$%， I$%&B， I$DCB； I$E!B， $BE#， $C&B， I$EB， $EB， !$%C%； X%B， X!%， I$%C#W， I$C%， !$%， I$%CW， I$DB， $CD#%； X!#， I$#E， $&!， !$!%， I$!#%， I$CB!， $#%BB； X!&， I$E#%， $BW， $CDB， I$WD， $W#， !$%WCB； I$E#， I%$%BDC， $#DW， I$!B%， $E!&W； X!W， $%BC， X!B， I$#%!， $DBC， !$%W!， I$%BW， I$

6、CC&， $#!； X#%， I$E%!， $BC!， $CE!， I$W， $EC， !$%WB#； X#， I%$&%， $D， $!W%， $!， I$%B， #$#WWB； X#&， $%!#%， I$E!%， I%$%B%， $#&%， I$!BW， $E!E#； I$#BC， I$BC， $%!W， I$%E!%； X#W， $#W， $!&E， X#B， $DW， $#%， $D!%， I$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

7、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。 ( % 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

8、和知识发现中将发 挥更大的作用。（ 收稿日期： !# 年 ! 月） * /0 # ） 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 %$J*5*71 ?， /*+1$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$ K, ： .+*9 A; !,: K,8 J*,; J*7T8-+ ?1:-: /-41$控制理论与应用， ： #

9、$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$E ， 2Y$% ， % 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

10、， + #B， + D； !YZ+ !， + %， + !#， + !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

11、 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， 宋 文 忠 $ 模 糊 聚 类 分 析 的 传 递 方 法 =$ 东 南 大 学 学 报 ， W$ 吴 福 保 ， ： %BBB ； !B （ !） %&F% （ 上接 & 页） !%$ ( *+,-+ ， . / 012,1,*$.324- *,56 72893-: ;158-+1,$?51-: ： A8194， %BCD ； !# （ E） C%!FC%E 41*, R41,$M-93,1925 +-*+8 JORIJNIB&I %D ， J2+,-1- O-55*, R,1V-+4186 ， .1884PT+$ 电 !D$ 徐彦君， 子学报， ： %BBB ； !W （ W） #CFD% 柳建， 徐光祐 $ 利用视觉相位鉴别能力求解立体视觉匹配 =$ !&$ 游素亚， 电子学报， %BBE ； !D （ % ） !$/ G5