【摘 要】
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煤炭在中国工业和国民经济发展中起到重要作用.传统的人工识别煤岩界面效率低下,安全性无法保障,为实现采煤智能化和无人化,以高光谱作为技术手段,结合机器学习算法对煤岩进行分类识别.文中以淮南市谢桥矿区和潘一矿区的煤岩高光谱数据为研究对象,对煤岩原始光谱进行平滑处理(S G)、多元散射校正(M S C)、标准正态变量变换(SNV)和归一化(Norm)处理,采用竞争性自适应重加权采样(CARS)、连续投影法(SPA)和随机蛙跳(R F)算法获取预处理后煤岩高光谱数据中对煤岩识别敏感的优选波段,分别基于全波段和优选
【机 构】
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安徽理工大学 空间信息与测绘工程学院,安徽 淮南 232001
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煤炭在中国工业和国民经济发展中起到重要作用.传统的人工识别煤岩界面效率低下,安全性无法保障,为实现采煤智能化和无人化,以高光谱作为技术手段,结合机器学习算法对煤岩进行分类识别.文中以淮南市谢桥矿区和潘一矿区的煤岩高光谱数据为研究对象,对煤岩原始光谱进行平滑处理(S G)、多元散射校正(M S C)、标准正态变量变换(SNV)和归一化(Norm)处理,采用竞争性自适应重加权采样(CARS)、连续投影法(SPA)和随机蛙跳(R F)算法获取预处理后煤岩高光谱数据中对煤岩识别敏感的优选波段,分别基于全波段和优选波段建立支持向量机(SVM)模型和偏最小二乘线性判别分析(PLS-LDA)模型,并对比模型识别精度.结果表明,优选波段主要分布在350～450 nm、1250～1450 nm、1700～1900 nm和2100～2300 nm之间,在实验室模拟环境中,由机器学习算法优选后的波段所建模型相较于全波段所建模型的识别精度有所提高,其中,基于Norm-CARS优选后的波段建立的PLS-LDA模型和基于SG-RF优选后的波段建立的SVM模型对建模集和测试集的识别正确率均达100％.利用机器学习算法可以有效筛选出与煤岩识别高度相关的波段,提高模型稳定性和识别效率,避免了人为建立经验模型的误差性.
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