基于卷积的放顶煤煤矸识别方法研究

宋庆军; 李帅; 黄兴成; 胡程量

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基于卷积的放顶煤煤矸识别方法研究

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为了进一步提高综采放顶煤过程中煤矸识别分类准确率,提出了一种基于一维卷积的煤矸声音特征融合分类方法。首先提取放煤过程煤矸垮落时冲击支架尾梁声音的特征,将提取的特征作为一维卷积神经网络的输入,进行多个分支的一维神经网络学习特征,利用连接层将上述分支连接起来,实现特征融合,最后利用全连接层进行煤矸声音分类。实验结果表明,基于一维卷积的特征融合分类方法可以应用在综采放顶煤过程的煤矸分类领域,提高煤矸识别分类的准确率。

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来源
《煤炭技术》 |2021年第4期|25-27|共3页
作者
宋庆军; 李帅; 黄兴成; 胡程量;
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作者单位

山东科技大学;

山东青岛266590;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TD823.49;
关键词
深度学习; 特征提取; 煤矸识别; 梅尔频率倒谱系数;

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