孫愛玲,張春英,王志江
(華北理工大學 理學院,河北 唐山 063009)
改進的IPO算法在粗糙控制中的應用
孫愛玲,張春英,王志江
(華北理工大學 理學院,河北 唐山 063009)
決策區(qū)間概念格;更新度;區(qū)間關聯(lián)規(guī)則;區(qū)間參數(shù)優(yōu)化
為了提高粗糙控制中的控制精度及控制效率,采用決策區(qū)間概念格的理論提取控制規(guī)則?;趨^(qū)間參數(shù)α和β具有主觀性和無法預知性的特點,提出了改進的IPO算法,并借助該算法進一步優(yōu)化了粗糙控制規(guī)則挖掘模型。以鋼絲固溶處理過程為例,驗證了采用IPO算法優(yōu)化粗糙控制的優(yōu)秀控制品質。結果表明,提出的改進算法具有可行性和有效性。
粗糙控制是智能控制領域中一種新型的針對系統(tǒng)進行控制的方法[1],該方法采用粗糙集原理從控制流程的數(shù)據(jù)中提取規(guī)則,并利用規(guī)則設計智能控制器。規(guī)則提取是智能控制中非常重要的一部分,其精度和置信度直接影響著控制的效率和準確度。
針對控制規(guī)則的挖掘算法,許多學者進行了研究,并取得了一定收獲。董威等[2]提出一種粗糙規(guī)則挖掘的算法,算法思想是采用粗糙集中的不確定性進行量度。黃加增[3]給出了基于決策形式背景的多屬性約簡與規(guī)則提取方法。粗糙控制已經(jīng)在工業(yè)領域中取得了一定的成果[4,5],但應用始終存在一些限制,究其原因是控制精度較低、規(guī)則數(shù)量大以及效率低下等問題。區(qū)間概念格[6]可以解決滿足一定數(shù)量內涵的對象挖掘問題。區(qū)間參數(shù)的選取具有主觀性,在某種程度上會降低數(shù)據(jù)的精確度,因此,提出一種針對參數(shù)的優(yōu)化算法,進而在采用區(qū)間概念格理論提取規(guī)則的方法基礎上,進一步提高規(guī)則精度和效率顯得至關重要。……