检索结果-南通市图书馆

激光诱导击穿光谱技术结合PCA-PSO-SVM对矿石分类识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

激光与光电子学进展 2021年第23期58卷 183-191页

作者：文大鹏梁西银苏茂根杨富春张天辰陈瑞霖吴梦西北师范大学物理与电子工程学院甘肃省智能信息技术与应用工程研究中心甘肃兰州730070 西北师范大学物理与电子工程学院甘肃省原子分子物理与功能材料重点实验室甘肃兰州730070

利用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术结合主成分分析-粒子群优化-支持向量机(PCA-PSO-SVM)算法对12类矿石进行分类识别。运用Savitzky Golay滤波、分段特征值提取法对光谱进行平滑滤波与基线校正预处理。选取经主成分分析(PCA)降维后的前25... 详细信息

利用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术结合主成分分析-粒子群优化-支持向量机(PCA-PSO-SVM)算法对12类矿石进行分类识别。运用Savitzky Golay滤波、分段特征值提取法对光谱进行平滑滤波与基线校正预处理。选取经主成分分析(PCA)降维后的前25个主成分作为PSO-SVM分类模型的输入,得到对12类矿石的最佳识别准确率为100%。分别建立主成分-线性判别分析(PCA-LDA)、主成分-粒子群优化-误差反向传播神经网络(PCAPSO-BP)两种分类模型,并与PCA-PSO-SVM模型进行对比实验,结果表明,PCA-PSO-SVM分类模型的识别准确度最高,其平均识别准确率可达99.90%。

关键词：激光光学激光诱导击穿光谱主成分分析粒子群优化算法支持向量机矿石分类

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于神经网络的矿石分类方法

有色金属（选矿部分） 2023年第1期 22-27页

作者：孙嘉谦李志刚皮晓宇杨永辉高闯辽宁科技大学电子与信息工程学院辽宁鞍山114051 北京欧波同光学技术有限公司北京100000

为提升矿物分类的实时性和准确率,提出了一种新型神经网络模型FEMAN(Feature Extraction Multi-Head Attention Network)用于矿石在线分类检测。该模型能够对能谱仪提取的矿石特征X射线谱线图实现精确分类。该模型采用Data encoder模块... 详细信息

为提升矿物分类的实时性和准确率,提出了一种新型神经网络模型FEMAN(Feature Extraction Multi-Head Attention Network)用于矿石在线分类检测。该模型能够对能谱仪提取的矿石特征X射线谱线图实现精确分类。该模型采用Data encoder模块和多头注意力机制构建模型,Data encoder模块能够减少输入数据的维度,提取有效特征,提升模型处理速度。多头注意力机制能学习峰值之间的关联性,降低谱峰偏移对分类结果的影响,增强模型的鲁棒性。为丰富样本数量、克服样本不均衡等问题,使用GAN网络进行数据增强,提升样本多样性和均衡性。结果表明,相较于1D-VGG16模型83.8%的准确率,FEMAN模型分析准确率可达90.6%。FEMAN模型的检测准确率和召回率均有明显提升,同时检测时间为0.0953 s,能够满足矿石在线检测需要。

关键词：多头注意力机制矿石分类数据增强

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

白云鄂博铁矿西矿矿石分类及矿物学特征

科技创新导报 2018年第4期15卷 92-93页

作者：巩福贵彭艳荣内蒙古大中矿业股份有限公司内蒙古巴彦淖尔014400 包钢矿山研究院有限责任公司内蒙古包头014010

白云鄂博铁矿西矿矿石资源丰富,矿石储藏量巨大、开采条件便利,是包钢集团公司矿石原料的主要供应基地之一。西矿矿石和主东矿矿石在许多方面存在着差异,笔者将会在文中进行详细阐述。本文主要是对西矿矿石的类别划分进行归纳,介绍一些... 详细信息

白云鄂博铁矿西矿矿石资源丰富,矿石储藏量巨大、开采条件便利,是包钢集团公司矿石原料的主要供应基地之一。西矿矿石和主东矿矿石在许多方面存在着差异,笔者将会在文中进行详细阐述。本文主要是对西矿矿石的类别划分进行归纳,介绍一些分类指标,并简单阐述部分矿物学特征,为西矿的深入开发提供基础资料,以加快其发展速度。

关键词：白云鄂博西矿矿石分类矿物学特征

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

白云鄂博铁矿西矿矿石分类及矿物学特征

西部资源 2017年第2期 6-9页

作者：郭聪祥刘云包钢勘察测绘研究院包头014000

白云鄂博铁矿西矿作为包钢集团公司的主要原料基地,每年开采量千万吨,以其巨大的储量和良好的开采条件,逐渐成为公司现在和未来发展的主要原料基地。西矿矿石有与主东矿矿石许多不同的地方,本文就白云鄂博铁矿西矿矿石分类及矿物学特征... 详细信息

白云鄂博铁矿西矿作为包钢集团公司的主要原料基地,每年开采量千万吨,以其巨大的储量和良好的开采条件,逐渐成为公司现在和未来发展的主要原料基地。西矿矿石有与主东矿矿石许多不同的地方,本文就白云鄂博铁矿西矿矿石分类及矿物学特征意义进行总结,为西矿进一步开发利用打下基础。

关键词：白云鄂博西矿矿石分类矿物学特征

小样本下基于改进ACGAN数据增强的X射线矿石图像分类方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

有色金属工程 2024年第3期14卷 122-132页

作者：王文何剑锋朱文松李卫东聂逢君夏菲汪雪元钟国韵瞿金辉东华理工大学江西省核地学数据科学与系统工程技术研究中心南昌330013 东华理工大学信息工程学院南昌330013 东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室南昌330013

针对工业领域利用深度学习模型对矿石进行在线分类时,矿石样本稀少导致的模型过拟合、分类准确率低的问题,提出一种结合X射线透射成像技术的矿石数据增强分类方法。该方法基于改进辅助生成对抗网络(Enhance-based Classification ACGAN-... 详细信息

针对工业领域利用深度学习模型对矿石进行在线分类时,矿石样本稀少导致的模型过拟合、分类准确率低的问题,提出一种结合X射线透射成像技术的矿石数据增强分类方法。该方法基于改进辅助生成对抗网络(Enhance-based Classification ACGAN-gp, EC-ACGAN-gp),采用卷积和连续残差块构建判别器和生成器,引入注意力机制捕捉矿石细节特征,生成高质量样本扩充原始数据集,同时使用带梯度惩罚的Wasserstein距离重构判别器的损失函数提高对抗训练的稳定性,避免模式崩溃。通过增加辅助分类器重建样本标签信息,最终实现矿石样本的类别预测。结果表明,该方法能实现矿石品位分类的精准预测,准确率可达89.62%,比现有传统方法提高3.98%。该模型生成的矿石样本泛化性良好,能够显著提高小样本数据集的泛化性,在SVM、LeNet5、VGGNet、ResNet上测试,精度分别提升了2.83%、2.36%、1.89%和3.74%,可进一步用于提升其他分类模型在矿石品位预测方面的性能。

关键词：矿石分类小样本数据增强辅助生成对抗网络 X射线成像自注意力机制

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的矿石图像处理研究综述

工程科学学报 2023年第4期45卷 621-631页

作者：王伟李擎张德政栗辉王昊北京科技大学自动化学院北京100083 工业过程知识自动化教育部重点实验室北京100083 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083

聚焦于矿石勘探和将矿石破碎筛分后的皮带运输两个环节,系统总结了深度学习技术在矿石图像处理中的主要应用,包括矿石分类、粒度分析和异物识别等任务,并分门别类地梳理了完成以上三大任务的常用算法及其优缺点.其中,矿石分类在地质勘... 详细信息

聚焦于矿石勘探和将矿石破碎筛分后的皮带运输两个环节,系统总结了深度学习技术在矿石图像处理中的主要应用,包括矿石分类、粒度分析和异物识别等任务,并分门别类地梳理了完成以上三大任务的常用算法及其优缺点.其中,矿石分类在地质勘探中起着重要作用;粒度分析能为破碎机和传送皮带的控制提供参考依据,还能识别出给矿皮带上过大尺寸的矿石,防止处于给矿皮带和受矿皮带之间的转运缓冲仓内发生堵料事故;异物识别能将皮带上混在矿石中的有害物品检测出来.

关键词：深度学习矿石图像处理矿石分类粒度分析异物识别

同方期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

山东谢家沟金矿床矿石与金矿物特征

地球科学（中国地质大学学报） 2007年第3期32卷 373-380页

作者：邓军王建国韦延光张志启林吉照闫顺玲中国地质大学地质过程与矿产资源国家重点实验室山东招远市金亭岭矿业有限公司山东招远265400

新发现的谢家沟大型金矿床位于山东招远市西南部,对其进行详细的宏观、微观矿石学基础研究,包括矿石类型和成矿期次的划分以及金矿物的成色等,对指导该区找矿具有重要意义.矿石类型划分为原生矿石和氧化矿石,其中原生矿石分为黄铁绢英... 详细信息

新发现的谢家沟大型金矿床位于山东招远市西南部,对其进行详细的宏观、微观矿石学基础研究,包括矿石类型和成矿期次的划分以及金矿物的成色等,对指导该区找矿具有重要意义.矿石类型划分为原生矿石和氧化矿石,其中原生矿石分为黄铁绢英岩、黄铁矿-黄铜矿绢英岩、多金属硫化物绢英岩和黄铁矿-黄铜矿石英脉等4类,它们分布于脆-韧性剪切带不同部位,成矿作用方式有差别.成矿期次分2期5阶段.金的赋存状态主要有包体金、晶隙金和裂隙金,金矿物成色平均值为844.19,为中深成矿作用产物,其中包体金成色均值为859.96,晶隙金为843.83,裂隙金为833.08,反映从包体金至晶隙金再到裂隙金的成矿作用温度是逐渐降低的.

关键词：谢家沟金矿矿石分类矿石特征金矿物

基于深度学习的矿石研磨图像智能辨识系统设计与研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的矿石研磨图像智能辨识系统设计与研究

作者：孙嘉谦辽宁科技大学

学位级别：硕士

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... 详细信息

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。

关键词：多头注意力机制矿石分类样本扩充特征提取 Attms-VGG16 FEMAN

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

刚果(金)某铜钴矿开采方案研究

现代矿业 2024年第1期40卷 98-101页

作者：余浔中国瑞林工程技术股份有限公司

以刚果(金)某铜钴矿为例,立足其资源分布特点,以采、选、冶三大工艺总体最优为理论基础,根据矿石性质和最佳选冶工艺对矿石类型进行再细分;结合各类矿石选冶处理工艺要求,分析了开采方案影响因素,对分期开采、选冶厂分期建设方案、开采... 详细信息

以刚果(金)某铜钴矿为例,立足其资源分布特点,以采、选、冶三大工艺总体最优为理论基础,根据矿石性质和最佳选冶工艺对矿石类型进行再细分;结合各类矿石选冶处理工艺要求,分析了开采方案影响因素,对分期开采、选冶厂分期建设方案、开采顺序进行了研究。最终确定采用分期开采+处理规模逐步扩大+选冶工艺流程与之配套逐步过渡方式,实现处理规模与矿石体量、品位合理匹配,促进了项目的建设及可持续发展,为今后的开发决策提供借鉴和参考。

关键词：铜钴矿开采方案矿石分类选冶工艺分期开采