【摘 要】
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废旧金属回收是工业中金属的重要来源之一,是发展循环经济的重要内容。废旧金属产量巨大,通常表面覆盖杂质,凹凸不平,因此对分类方法的判别能力和计算速度提出较高要求。采用
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,中国科学院网络化控制系统重点实验室,中国科学院机器人与智能制造创新研究院
【基金项目】
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中国科学院前沿科学重点研究(QYZDJ-SSW-JSC037),中国科学院青年创新促进会,国家重点研发计划(2016YFF0102502),辽宁省兴辽英才计划青年拔尖人才(XLYC1807110)
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废旧金属回收是工业中金属的重要来源之一,是发展循环经济的重要内容。废旧金属产量巨大,通常表面覆盖杂质,凹凸不平,因此对分类方法的判别能力和计算速度提出较高要求。采用激光诱导击穿光谱技术研究分析了7种废旧金属分类识别问题,包括生铝、熟铝、镁、不锈钢、锌、黄铜与红铜。为了符合现场应用条件,实验中每个样本点只激发一次建立并分析了多种分类模型,包括支持向量机(SVM)分类模型,主成分分析方法结合支持向量机(PCA-SVM)分类模型,遗传算法结合支持向量机(GA-SVM)分类模型,遗传算法选择特征光谱结合主成分分析
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