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基于粗糙集和分层支持向量机的AGV多分支路径识别
摘要：自主导航运载车（AGV）是现代物流行业的必需工具，多分支路径识别是提高其工作效率的关键操作之一。本文提出了一种基于粗糙集和分层支持向量机相结合的方法来识别AGV多分支路径。通过使用粗糙集理论来筛选出最为相关的特征，同时利用分层支持向量机来构建分类器模型，以达到准确预测AGV分支路径的目的。本文在Matlab仿真软件上进行了实验验证，结果表明该方法在多分支路径识别中表现良好。
关键词：AGV；多分支路径；粗糙集；分层支持向量机
引言：
应用自主导航运载车（AGV）来优化物流行业，已成为现代企业提高产品生产和管理效率的重要手段。而AGV的多分支路径识别是提高其工作效率和效益的必要操作。因此，建立准确、高效的AGV多分支路径识别方法，具有重要的理论研究和应用价值。
粗糙集理论是一种基于不完全信息的特征选择方法，其主要思想是将输入数据集的决策属性拆解成各个粗糙等价类，以剔除其中的重复数据信息，从而提高特征选择的精度。而分层支持向量机是一种基于核函数的分类器，其可对非线性数据模式进行有效分类。本文将两种方法相结合，以提高AGV多分支路径识别的准确性和有效性。
方法：
1.特征选择
AGV多分支路径识别中需要考虑的因素较多，如AGV的速度、朝向、位置等，为了提高特征的重要程度，本文使用粗糙集理论进行特征选择，以实现对不相关特征的筛选和剔除。
2.分层支持向量机分类
基于粗糙集筛选后的特征向量，本文使用分层支持向量机来构建分类模型。分层支持向量机（HSVMs）是由上至下逐层学习的融合分类器，它能够综合多个分类器的结果，得到更为准确的分类结果。在本文中，首先利用感知器模型确定基本分类器，然后根据分类器的结果，确定具有高置信度的特征向量，并将其送入更复杂的分类模型中进行学习和分类。最终，通过逐级叠加各个分类器的结果形成HSVMs模型。
实验：
本文基于Matlab仿真软件，以AGV多分支路径识别为研究对象，对所提出的方法进行了实验验证。实验中，AGV车辆以不同速度、角度进入支路，输入模型的训练数据集以特征向量的形式表达（如speed、angle、distance等），经过粗糙集筛选和HSVMs模型分类后，得到模型的分类结果。
结果：
本文所提出的基于粗糙集和分层支持向量机相结合的AGV多分支路径识别方法，具有较高的分类准确率和快速的分类速度。通过实验结果可以看出，经过特征选择的HSVMs模型在多分支路径识别的效果上大大超过了其他分类器模型。这表明本文所提出的新颖方法可以有效地提高了AGV多分支路径识别的精度和效率。
结论：
本文采用了粗糙集和分层支持向量机算法相结合的方法来对AGV多分支路径进行识别，通过实验验证，证明了所提出的方法的可行性和有效性。今后，可以将此方法应用在AGV自主导航系统上，以改善AGV工作效率和工作流程，提高物流行业的运作效益。