【摘 要】
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随着矿石的过度开采,我国矿产资源日益减少,因为矿产资源存在不可再生属性,所以提升矿石的利用率显得尤为重要。为了提升矿石分类的准确率和分类效率,本文将神经网络算法引入到矿石分类中,提出了两种通用的矿石分类模型。分别为基于多尺度特征和注意力机制融合的卷积神经网络以及基于自注意力机制和位置编码的神经网络模型,其测试准确率分别为88.8%和90.6%。全文主要工作如下:1.介绍能谱仪设备的使用原理和矿物分
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随着矿石的过度开采,我国矿产资源日益减少,因为矿产资源存在不可再生属性,所以提升矿石的利用率显得尤为重要。为了提升矿石分类的准确率和分类效率,本文将神经网络算法引入到矿石分类中,提出了两种通用的矿石分类模型。分别为基于多尺度特征和注意力机制融合的卷积神经网络以及基于自注意力机制和位置编码的神经网络模型,其测试准确率分别为88.8%和90.6%。全文主要工作如下:1.介绍能谱仪设备的使用原理和矿物分类的方法。本文介绍了四种矿物分类方法,通过对比上述方法之间的优缺点。并对X射线能谱仪检测法进行改进。2.样本扩充。本文对比了对抗生成网络、随机欠采样算法、随机过采样算法、SMOTE算法、自适应合成采样算法以及Borderline-SMOTE算法生成的矿石能谱数据。通过使用六种样本扩充方法,构建了六个数据集,加上原始数据集共七个数据集。利用七个数据集分别训练提出的神经网络模型,并对比分析出最优的样本扩充方法。3.构建新型神经网络模型。本文首先提出一种基于多尺度特征和注意力机制融合的卷积神经网络Attms-VGG16模型,Attms-16模型是在VGG16模型的基础上引入多尺度特征注意力结构,其中多尺度特征结构能够将浅层特征和深层特征相结合,避免出现特征信息丢失的现象。同时在多尺度结构上引入注意力机制,加强了浅层特征和深层特征的联系。通过测试集获得模型的评估指标,对其进行分析。但该模型存在测试速度较低,检测精度不高的问题。这是由于Attms-VGG16模型训练参数多,对能谱图中谱峰的捕捉能力差导致的。因此本文又提出了基于位置编码和自注意力机制的神经网络模型FEMAN模型。FEMAN模型由位置编码、多头注意力结构和前馈神经网络结构组成,位置编码能够对每一个谱峰通道进行编码,提升模型对谱峰通道的识别能力,减少谱峰漂移带来的影响,多注意力结构能够提升谱峰之间的相关程度。通过将FEMAN模型和Attms-VGG16模型在相同测试数据集下进行对比,可以看出FEMAN模型在准确率、召回率、精确率以及检测速度上相较于Attms-VGG16模型都存在明显的提升。
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