信规则库建立打孔水松纸图像特征中的输入变量与输出变量之间置信规则，进而构成 置信规则库透气度检测模型；然后在训练数据的支持下，根据粒子群算法训练置信规则库 透气度检测模型；最后将测试符合工业生产要求的置信规则库透气度检测模型应用于打孔 水松纸透气度的在线检测。
[0045] 所述方法的具体步骤如下：
[0046] StepU确定置信规则库透气度检测模型的输入变量的评价等级的参考值和输出 变量的评价效用：
[0047] 设置置信规则库透气度检测模型输入变量的评价等级的参考值A和输出变量的 评价效用u ;其中，A = (A1, A2, ...，AM}表示M个输入变量的评价等级的参考值构成的集合， 且Ai= {A i = 1，2,... M ;j = 1，2,…，Jj表示第i个输入变量的第j个评价等级的参 考值构成的集合；u = [U1, U2，…，uN]表示输出变量的N个评价效用构成的集合；
[0048] Step2、根据M个输入变量的评价等级的参考值的个数1构建置信规则库 透气度检测模型的置信规则库，得到置信规则库中包含L条置信规则；其中，L = J1=KJ2*. ·· *Ji*. ·· *JM;
[0049] Step3、设置置信规则库透气度检测模型的优化目标为：
[0057] 式中，ξ (V)表示训练数据总的平均相对误差，V =[ Θ k，β n k，δ J表示由置信规 则库透气度检测模型的参数构成的列向量，Θ k是置信规则库中第k条置信规则的规则权 重，βη』(η= l，2，一，N，k= 1，2，···Λ)是第k条置信规则中输出部分相对于第η个评价 效用的置信度，S i是第i个输入变量的前提属性权重；y = 1，2,…，Τ)为输出变量的数 值型观测值；?〃; = 1,2,…,η为置信规则库透气度检测模型对应于ym的估计值；T为训 练数据总数；
[0058] Step4、选择粒子群算法作为置信规则库透气度检测模型的参数向量V的优化算 法：
[0059] Step4. 1、设置粒子群算法的种群规模popsize = 30 ;惯性权重w = 0· 7298 ;加速 因子C1= 0. 3, c 2= 0. 7 ;迭代终止条件gen = 60 ;规则权重Θ k和前提属性权重δ ;的粒 子更新速度限制Vmax= 〇. 1，置信度β nik的粒子更新速度限制Vmax= 〇. 2 ;
[0060] Step4. 2、初始化粒子种群，根据约束式（3)-式（6)初始化置信规则库透气度检测 模型的参数向量V构成的粒子群；
[0061] Step4. 3、读入采集的输入变量和输出变量数据作为训练数据；
[0062] Step4. 4、基于置信规则信息的转换技术，将读入的训练数据中的输入变量转换为 置信规则库透气度检测模型需要的分布式输入；
[0063] Step4. 5、利用证据推理算法，根据已转换的分布式输入，对所有的置信规则进行 组合，计算置信规则库透气度检测模型相对于训练数据的透气度估计值;
[0064] Step4. 6、根据式（2)计算每个粒子的适应值，根据式（1)评价每个粒子的适应值， 以确定粒子个体历史最优位置pbest和种群历史最优位置gbest ;其中，每个粒子的局部最 优解pbest设为其初始位置，pbest中的最好值设为gbest ;
[0065] Step4. 7、根据式粒子的位置和速度的公式对粒子的位置和速度进行更新；
[0066] Step4. 8、粒子更新后，对违反约束的变量做如下处理：
[0067] 对于规则权重，当其超出约束边界时，按式（7)处理；
[0069] 对于置信度，首先通过式（8)使得每个置信度在0到1之间，然后通过式（9)所示 的归一化，使其满足式（6)所示的约束条件；
[0072] 对前提属性权重，当其超出约束边界时，按式（10)处理；
[0074] St印4. 9、利用证据推理重新计算置信规则库透气度检测模型相对于训练数据的 透气度估计值，然后评价粒子适应值，判断此时该粒子的适应度是否优于pbest和gbest， 若是则更新pbest和gbest ;
[0075] St印4. 10、判断是否满足终止条件：如果算法达到最大迭代次数gen，则终止迭 代；否则转至step4. 7,直到满足终止条件，输出最优值gbest ;
[0076] St印5 :通过训练得到的gbest，即V的优化值，构建完整的置信规则库透气度检测 模型，用于烟草行业中的打孔水松纸透气度检测。
[0077] 所述输入变量选取来自于打孔水松纸测试样本上所打孔的排数、打孔水松纸测试 样本在打孔过程中纸带的走纸速度、打孔水松纸测试样本图像特征中的孔面积和平均灰 度；输出变量为打孔水松纸测试样本的透气度。
[0078] 实施例2 :如图1-3所示，一种烟草行业中的打孔水松纸透气度检测方法，首先通 过置信规则库建立打孔水松纸图像特征中的输入变量与输出变量之间置信规则，进而构成 置信规则库透气度检测模型；然后在训练数据的支持下，根据粒子群算法训练置信规则库 透气度检测模型；最后将测试符合工业生产要求的置信规则库透气度检测模型应用于打孔 水松纸透气度的在线检测。
[0079] 所述方法的具体步骤如下：
[0080] StepU确定置信规则库透气度检测模型的输入变量的评价等级的参考值和输出 变量的评价效用：
[0081] 设置置信规则库透气度检测模型输入变量的评价等级的参考值A和输出变量的 评价效用u ;其中，A = (A1, A2, ...，AM}表示M个输入变量的评价等级的参考值构成的集合， 且Ai= {A i = 1，2,... M ;j = 1，2,…，Jj表示第i个输入变量的第j个评价等级的参 考值构成的集合；u = [U1, U2，…，uN]表示输出变量的N个评价效用构成的集合；
[0082] Step2、根据M个输入变量的评价等级的参考值的个数1构建置信规则库 透气度检测模型的置信规则库，得到置信规则库中包含L条置信规则；其中，L = J1=KJ2*. ·· *Ji*. ·· *JM;
[0083] Step3、设置置信规则库透气度检测模型的优化目标为：
[0091] 式中，ξ (V)表示训练数据总的平均相对误差，V =[ Θ k，β n k，δ J表示由置信规 则库透气度检测模型的参数构成的列向量，Θ k是置信规则库中第k条置信规则的规则权 重，βη』(η= l，2，一，N，k= 1，2，···Λ)是第k条置信规则中输出部分相对于第η个评价 效用的置信度，S i是第i个输入变量的前提属性权重；y = 1，2,…，Τ)为输出变量的数 值型观测值；= 1,2，···,Γ!为置信规则库透气度检测模型对应于yni的估计值；T为训练 数据总数；
[0092] Step4、选择粒子群算法作为置信规则库透气度检测模型的参数向量V的优化算 法：
[0093] Step4. 1、设置粒子群算法的种群规模popsize = 30 ;惯性权重w = 0· 7298 ;加速 因子C1= 0. 3, c 2= 0. 7 ;迭代终止条件gen = 60 ;规则权重Θ k和前提属性权重δ ;的粒 子更新速度限制Vmax= 〇. 1，置信度β nik的粒子更新速度限制Vmax= 〇. 2 ;
[0094] Step4. 2、初始化粒子种群，根据约束式（3)-式（6)初始化置信规则库透气度检测 模型的参数向量V构成的粒子群；
[0095] Step4. 3、读入采集的输入变量和输出变量数据作为训练数据；
[0096] Step4. 4、基于置信规则信息的转换技术，将读入的训练数据中的输入变量转换为 置信规则库透气度检测模型需要的分布式输入；