煤矸石在线识别与自动分选系统的研究

煤矸石是影响煤炭质量的重要因素,传统的煤矸石分选方法生产效率低,劳动强度大,容易造成环境污染。本文探讨了一种采用模式识别技术进行煤矸石在线识别与分选的新方法,介绍了煤矸石识别的基本原理,论述了系统的构成,讨论了图像处理的方法。     

双能γ射线透射法煤矸石在线识别与分选系统

论述了双能γ射线透射法煤矸石在线识别与分选系统的原理、判别模型和构成。其主要特点在于此方法有效地解决了对不同粒度煤和矸石的组分识别问题。测试结果及长期运行表明，其识别准确率达９３％以上。     

基于模糊神经网络的煤矸石模式识别方法研究

提出了一种基于标准模型模糊神经网络的煤矸石识别方法,介绍了该方法的数学模型,网络结构及学习算法,并通过一个仿真实验对如何应用这种方法我建实时分选系统作了详细描述,实验结果表明该方法所用神经网络不仅收敛,而且具有良好的泛化能力。     

双能γ射线透射法煤矸石在线识别与分选系统

论述了双能γ射线透射法煤矸石在线识别与分选系统的原理、判别模型和构成．其主要特点在于此方法有效地解决了对不同粒度煤和矸石的组分识别问题．测试结果及长期运行表明，其识别准确率达９３％以上．     

通信信号的分选与识别

本文提出了通信信号分选的识别方法,对分选的方案进行了论证,利用预处理与主处理相结合的方法来分选通信信号,尤其在进行调制分类时,提出特征提取和识模器,为了提高处理速度,采取维数压缩和线性识模器。     

基于纹理特征融合的煤矸石分选技术研究

提出了一种新的基于纹理特征融合的煤矸石分选方法.设计了一种纹理特征提取算法.选取多个纹理特征作为分类器的输入特征,并对选择出的分类特征进行融合,最后采用神经网络分类器实现煤矸石的分选.实验结果表明,本文所提出的分选方法达到了较高的识别正确率,且能够满足实时要求.     

山东某矿煤矸石选择性破碎分选

本文实验研究了山东某矿煤矸石的岩石组成、矿物组成、化学组成、粒度、强度，煤矸石中Ａｌ２Ｏ３含量、热值与煤矸石粒度、强度的关系．对该矿煤矸石选择性破碎分选进行实验研究．     

基于通信信号分选与识别的分布式处理机研究

针对通信信号分选与识别,提出了建立分布式处理机的方案,利用预处理与主处理相结合的方法来分选通信信号,尤其在进行调制分类时,提出特征提取和识模器,为了提高处理速度,采用维数压缩和线性识模器。     

基于生态遗传算法的煤矸石自适应模糊模式识别

给出煤矸石组分模式识别的模糊神经网络模型，提出一种实用生态算子，同时将此基础上构建的生态遗传算法用于模糊神经网络的离线学习，能有效避免传统BP算法学习速度慢、易陷入局部极小的缺陷和基本遗传算法的遗传滑脱现象．仿真和实验结果显示新算法使离线训练的网络具有良好的收敛性能，而且从训练好的定量网络中提取模糊规则用于原煤的在线自动分选，不仅能提高煤中矸石的识别率，而且有效解决了系统识别精度与实时分选之间的矛盾．     

煤矸石在线组分识别中的动态误差分析

以双能γ射线透射法用于煤矸石在线识别系统中的组分测量为例,对由被测物组分变化拳成因进行了阐述,并就各相关参量对误差的 分析讨论,得出用缩短采样周期时间来有效减小误差的结论。     

基于模糊神经网络的煤矸石模式识别方法研究

提出了一种基于标准模型模糊神经网络的煤矸石识别方法．介绍了该方法的数学模型、网络结构及学习算法,并通过一个仿真实验对如何应用这种方法构建实时分选系统作了详细描述．实验结果表明该方法所用神经网络不仅收敛,而且具有良好的泛化能力     

基于支持向量机与多种特征的煤矸石识别

为了提高煤矸石分选的识别率,研究煤与煤矸石在同一场景下不同特征的数据差异;将煤与煤矸石各分为2类,从各类中抽取样本,经预处理后分析灰度特征、纹理特征、灰度分布直方图,以及不同阈值时各类样本灰度级为255的像素点频率;基于灰度特征与纹理特征,采用支持向量机对样本进行训练。结果表明,各类煤与煤矸石在灰度特征的灰度能量与灰度熵、纹理特征的能量与熵、灰度分布直方图特征以及阈值为55～70且灰度级为255时的频率存在明显差异,基于支持向量机与多种特征的煤矸石识别率最高可达96.4%。     

基于多特征融合和支持向量机的煤矸石自动分选研究

本文提出了一种基于多特征融合和支持向量机的的煤矸石分选方法。首先对煤矸石图像进行预处理,以减小或消除噪声的影响,然后分别从纹理谱、小波变换和分形等多角度提取图像的纹理特征值,选取多个纹理特征作为分类器的输入特征,并对选择出的分类特征进行内部归一化,最后采用支持向量机实现煤矸石的分选。实验结果表明,本文所提出的分选方法达到了较高的识别正确率,且能够满足实时要求。     

肾小球病理图像自动分析系统

介绍一个计算机图像自动分析系统，它由定位采集肾小球病理图像、自动分割不同肾小球组织、肾小球识别检出以及抽取肾病特征指数等部分组成．该系统已在福州总医院使用，肾小球识别率达９５％．     

基于数字图像的天气系统识别

通过运用数字图像处理、计算机视觉、模式识别等计算机相关技术分析、处理和定位分割卫星云图,并根据天气系统的云系特征,判断确定该视频图像所属的天气系统.     

人脸图像有效鉴别特征抽取与识别

基于具有统计不相关性的最优鉴别变换,分析了小样本识别问题,提出了抽取人脸图像有效鉴别特征方法,在Ｏｌｉｖｅｔｔｉ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ（ＯＲＬ）人脸图像库上得到了平均识别错误率为２．７５％的实验结果,这是目前在ＯＲＬ人脸图像数据库上所得到的最好的实验结果,并在南京理工大学ＮＵＳＴ６０３人脸图像库上得到平均识别错误率为０．９％,的实验结果,这些结果表明所提出的人脸图有效鉴别特征方法     

汽车轮胎信息识别与管理系统的设计

针对以往人工手抄轮胎号的不便和条形码标识的不安全,提出并设计了一种基于模式识别的汽车轮胎号智能抄写管理系统,通过对胎号图像的采集和预处理、识别,进行胎号智能抄写,并对现场录入的轮胎号码实时送入主服务器进行记录备份更新,规范了仓库库存管理．     

水下地形扫描图高程信息自动提取方法研究

采用特征分析方法,提出了一种水下地形图测点高程信息的提取方法,即根据测点对象的具体特征来定制程信息处理流程和参数,对1：2000水下地形图的处理和字符图形之间粘连问题提出了具体算法。