[发明专利]一种基于煤炭光谱数据的煤炭种类识别方法在审
| 申请号： | 202211444739.2 | 申请日： | 2022-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN115908917A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 王宝华;孙效玉;肖冬;闫泽林 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06F17/16;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李珉 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于煤炭光谱数据的煤炭种类识别方法，涉及煤炭种类识别技术领域。该方法首先获取包括不同煤炭类型的煤炭样本光谱数据集，并对煤岩样本的光谱数据特征进行降维处理后划分为训练样本集和测试样本集；再建立基于粒子群算法优化的双隐含层极限学习机的煤炭种类识别模型，并使用训练样本对煤炭种类识别模型进行训练；最后获取待检测的煤炭样本的光谱数据，将获取的光谱数据输入训练好的煤炭种类识别模型，输出煤炭样本的种类。该方法采用具有最优权重矩阵和最优偏置向量的粒子群算法优化的双隐含层极限学习机对煤炭样本的光谱数据进行建模，得到的煤炭样本分类精度较高且该方法效率高、成本低。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 煤炭 光谱 数据 种类 识别 方法 | ||
【主权项】：
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