【摘 要】
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煤炭作为世界上分布最广阔的化石能源,在世界能源中占据着重要的地位。随着煤炭行业与信息技术行业越来越紧密的联系与发展,煤炭行业开始向着信息化、现代化、智能化发展。本研究源于煤矿安全生产实际,主要依托国家重点研发计划的子课题,探索多光谱成像结合聚类分析在煤矸识别中的应用。本文挑选了淮南某矿区煤与矸石样本各200个,介绍了煤矸石分选的多种方法,选取多光谱成像技术作为煤矸石图像的采集手段。然后将采集到的煤
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煤炭作为世界上分布最广阔的化石能源,在世界能源中占据着重要的地位。随着煤炭行业与信息技术行业越来越紧密的联系与发展,煤炭行业开始向着信息化、现代化、智能化发展。本研究源于煤矿安全生产实际,主要依托国家重点研发计划的子课题,探索多光谱成像结合聚类分析在煤矸识别中的应用。本文挑选了淮南某矿区煤与矸石样本各200个,介绍了煤矸石分选的多种方法,选取多光谱成像技术作为煤矸石图像的采集手段。然后将采集到的煤矸石图像信息经由局部二值模式、方向梯度直方图以及旋转不变特征转换融合词袋这三种算法对图像信息进行关键特征的提取,优选出旋转不变特征转换算法提取煤矸石图像的特征信息。对特征提取后的数据进行各波段的对比,选择波长为954.412mm的煤矸石图像作为聚类算法的输入数据。将处理后的煤矸石信息通过K均值聚类、模糊C均值聚类、自组织竞争网络、自组织特征映射神经网络以及谱聚类这五种聚类算法进行样本的预测,得到不同算法针对煤矸石多光谱图像信息的识别准确率。最后进行精准率、召回率以及F1-Score这三种性能指标的进一步对比优选出模糊C均值聚类算法作为本研究的最优算法,识别准确率达到了96%,F1-Score达到96.04%,单次运行时间为0.016s。通过本文的研究,最终选取先进的多光谱技术采集煤矸石多光谱图像,而后利用旋转不变特征转换融合词袋算法进行特征提取,通过各波段的准确率对比选择波长为954.412mm的第20个波段进行聚类分析,最终优选出模糊C均值聚类算法作为本文的聚类算法。本文首次提出了多光谱成像技术结合聚类分析应用于煤矸识别的研究,拓展了煤矸石识别技术的发展方向,最终结果表明该研究值得深入。相比于其它煤矸识别方法,本研究有较高的识别准确率且运行时间短,区分于其他有监督学习算法的是省去输入标签等繁琐步骤,同时对于不同矿区的煤和矸石种类不同,聚类算法的可拓展性得到更好的展现。将聚类算法应用于煤矸识别,为煤矸石精准识别提供了一种新的思路的同时,也丰富了聚类算法的应用。图 [55] 表 [11] 参 [93]
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