浮选泡沫图像主成分的分类与识别

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通过对大量浮选泡沫图像的分析,获得能够表示泡沫层的特征参数。采用灰度共生矩阵法提取参数特征并对特征参数进行正交变换处理,然后用BP神经网络进行分类,获得不同类别的浮选效果。研究结果表明,对特征参数进行正交变换修正后,大大提高了分类识别的正确率。
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