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一种多光谱光谱信息和1D-CNN的煤矸识别方法

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本发明公开了一种多光谱光谱信息和1D‑CNN的煤矸识别方法，包括以下步骤：(1)煤和矸石多光谱光谱信息获取；(2)煤和矸石光谱信息的样本划分；(3)一维卷积神经网络光谱特征提取；(4)概率神经网络煤矸识别模型构建。本发明采用1D CNN‑PNN进行煤和矸石多光谱光谱信息的识别模型构建，提出一种新的一维卷积神经网络模型能够提取更多、更有效的特征信息，且可以有效避免过拟合等问题，非常适用于煤和矸石的实时、精准识别。

著录项

公开/公告号CN110348538B

专利类型发明专利
公开/公告日2023.01.03

原文格式PDF
申请/专利权人安徽理工大学;
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申请/专利号CN201910652387.1
发明设计人胡锋;周孟然;闫鹏程;李蓓;卞凯;戴荣英;
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申请日2019.07.18
分类号G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;
代理机构
代理人
地址 230031 安徽省淮南市山南新区泰丰大街168号
入库时间 2023-01-12 18:57:00

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