【摘 要】
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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
【机 构】
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冶金矿产资源高效利用与造块湖北省重点实验室,武汉科技大学资源与环境工程学院
【基金项目】
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国家自然科学青年基金项目(51604196);中国博士后科学基金面上项目(2017M612522)
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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
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