【摘 要】
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传统煤产地鉴别方法一般以发热量、挥发分、粘结指数、哈氏可磨指数和坩埚膨胀序数作为分类指标，过程复杂耗时较多、耗费巨大的人力、物力并且无法直接快速的得到煤样产地等问
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传统煤产地鉴别方法一般以发热量、挥发分、粘结指数、哈氏可磨指数和坩埚膨胀序数作为分类指标，过程复杂耗时较多、耗费巨大的人力、物力并且无法直接快速的得到煤样产地等问题，借助近红外光谱技术快速无损检测的优势，利用基于 SVM的留一算法对光谱数据集进行异常样本剔除，得到包含正确光谱信息的煤样光谱数据集，构造基于 SVM算法与 LVQ算法的定性分析模型，完成基于近红外光谱分析技术的煤产地的快速鉴别，无需对煤样的各种指标进行汇总并且人为预测。针对 SVM分析模型中存在随机参数优化问题，引入PSO算法对SVM模型中的
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