【摘 要】
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煤的红外监控图像的正确识别对矿井自动监控有重要的意义。计算煤监控图像的灰度相关矩阵各纹理统计量，分析其分布特征。在径向基函数神经网络（RBFNN）的输入层增加了正规化函数，
【机 构】
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中国矿业大学（北京）煤炭资源与安全开采国家重点实验室
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煤的红外监控图像的正确识别对矿井自动监控有重要的意义。计算煤监控图像的灰度相关矩阵各纹理统计量，分析其分布特征。在径向基函数神经网络（RBFNN）的输入层增加了正规化函数，用改进的RBFNN对图像进行了识别。结果表明，图像的纹理统计量在统计上有很好的分离性，改进的RBFNN能成功地识别出煤矿井下红外监控系统中面煤和块煤的图像。
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