【摘 要】
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研究中心煤气流分布准确识别的问题。利用传统算法进行中心煤气流识别,在数据采集的过程中容易受到高炉内复杂环境因素的干扰,导致原料运动规律发生改变,从而无法准确描述料层中物质的运动状态,难以建立准确的机理模型,最终降低了中心煤气流分布识别的准确性。为了避免上述缺陷,提出了一种基于模糊聚类算法的中心煤气流分布识别方法。利用小波空域变换方法,对采集的图像进行滤波处理,从而提高了中心煤气流分布识别的准确性。
【机 构】
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上海理工大学,上海出版印刷高等专科学校
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研究中心煤气流分布准确识别的问题。利用传统算法进行中心煤气流识别,在数据采集的过程中容易受到高炉内复杂环境因素的干扰,导致原料运动规律发生改变,从而无法准确描述料层中物质的运动状态,难以建立准确的机理模型,最终降低了中心煤气流分布识别的准确性。为了避免上述缺陷,提出了一种基于模糊聚类算法的中心煤气流分布识别方法。利用小波空域变换方法,对采集的图像进行滤波处理,从而提高了中心煤气流分布识别的准确性。利用模糊聚类方法,对中心煤气流分布情况进行准确的识别。实验结果表明,利用本文算法进行中心煤气流分布识别,
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