【摘 要】
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目的通过对数据进行约简提高模式识别中数据的有效性，以提高胶合板缺陷检测的准确率和在线的实时性．方法利用粗糙集理论在数据约简上的优势，提取出对模式识别决策结果影响最大的
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目的通过对数据进行约简提高模式识别中数据的有效性，以提高胶合板缺陷检测的准确率和在线的实时性．方法利用粗糙集理论在数据约简上的优势，提取出对模式识别决策结果影响最大的属性，约简掉对决策结果影响较小的属性．利用模糊逻辑在不确定性问题的能力，提高边缘属性在模式识别中的权重值．利用神经网络在模式识别中的有效性，将粗糙集算法、模糊逻辑、神经网络的人工智能算法有效相结合，提出一种基于模糊粗糙集神经网络的模式识别分类方法．结果结合胶合板缺陷检测，针对胶合板的13类缺陷的17个属性，提取出最有效的数据，约简了对决策影响
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