基于CNN-SVM的选煤厂浮选泡沫图像识别方法

孙友森; 陈传海; 杨志龙; 王新欣

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基于CNN-SVM的选煤厂浮选泡沫图像识别方法

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以选煤厂煤泥浮选泡沫为分类对象,提出一种CNN—SVM混合模型,对煤泥浮选泡沫图像进行分类识别.试验采取山东某选煤厂的20000张浮选图像制作数据集,根据灰分不同将图像分成8个类别,并针对图像的噪声特点,对其去除高斯椒盐噪声并做了增强预处理.通过模型试验,相对于单独的CNN和SVM模型来说,这种复合模型更加可靠准确.

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来源
《煤炭加工与综合利用》|2021年第2期|8-11|共4页
作者
孙友森; 陈传海; 杨志龙; 王新欣;
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作者单位

枣矿集团煤质管理处山东枣庄 277000;

枣矿集团煤质管理处山东枣庄 277000;

山东山控信息科技有限公司山东济南 250000;

山东山控信息科技有限公司山东济南 250000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TD943;
关键词
选煤厂; 卷积神经网络(CNN); 支持向量机(SVM); 浮选泡沫图像; 识别; 分类;
入库时间 2023-07-25 14:24:20

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