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基于图像分析的无烟煤三产品分类预测研究

China Coal(2019)

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Abstract
采用图像分析技术对太西无烟煤精煤、中煤和矸石三产品进行了分类预测研究.通过煤岩组分与表面特征分析,从微观到宏观揭示了精煤、中煤和矸石三产品的表观差异性,并为后续煤粒表面特征量化奠定了理论基础.对图像预处理后的煤粒区域针对性地提取了65个特征参数,同时采用箱线图和相关性系数分析提出了特征参数筛选策略,并通过支持向量机建立了三产品分类预测模型.研究结果表明,相关性系数阈值为0.6时,特征参数集及其分类模型最佳,其训练集和测试集的分类准确率分别为92.66%和88.50%,该研究对基于机器视觉的煤炭智能干选机提供了一定的理论基础和技术支撑.
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