【摘 要】
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回转窑烧成带图像蕴含了丰富的温度场和熟料烧结信息,是回转窑烧结工况识别的重要依据。现有的基于静态图像的识别方法易受各种噪声影响,工况识别准确率较低。而视频图像序列蕴含了更多的烧结工况,具有区分性和不变性时空特征,在反映烧结工况变化方面信息更全面,更鲁棒。鉴于循环神经网络(RNN)和回声状态网络(ESN)适合处理时间序列方面的问题,分别根据两种神经网络构造动态分类器模型,提出了基于烧成带视频图像的回
【机 构】
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东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,辽宁沈阳110819
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回转窑烧成带图像蕴含了丰富的温度场和熟料烧结信息,是回转窑烧结工况识别的重要依据。现有的基于静态图像的识别方法易受各种噪声影响,工况识别准确率较低。而视频图像序列蕴含了更多的烧结工况,具有区分性和不变性时空特征,在反映烧结工况变化方面信息更全面,更鲁棒。鉴于循环神经网络(RNN)和回声状态网络(ESN)适合处理时间序列方面的问题,分别根据两种神经网络构造动态分类器模型,提出了基于烧成带视频图像的回转窑熟料烧结工况识别方法,并且采用基准数据集时间序列做预测实验,通过设计实验考查两种神经网络处理分类和回
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