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利用高光信息选择
浮选
泡沫图像结构元素
利用高光信息选择
浮选
泡沫图像结构元素
2021-02-24 18:05:08
1.62MB
研究论文
1
基于复杂网络的矿物
浮选
泡沫图像纹理提取与分类方法
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2021-02-24 18:05:05
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基于多尺度纹理特征并嵌入先验知识K均值的锑
浮选
过程故障状态识别
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过程故障状态识别
2021-02-24 18:05:04
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研究论文
1
基于泡沫特征与LS-SVM的
浮选
回收率预测
针对矿物
浮选
过程中回收率难以在线检测的问题,提出了一种回收率预测方法.采用最小二乘支持向量机构造预测模型,以图像特征作为模型输入,通过交叉验证实现模型参数优化.为提取泡沫特征,通过计算图像相对红色分量提取颜色特征,结合聚类与分水岭方法分割泡沫图像并提取尺寸特征,利用像素分析方法提取承载量特征,采用网像对的相关性分析方法提取泡沫速度、破碎率等动态特征,并对泡沫特征与回收率进行了相关性分析.实验结果表明,该方法能有效预测回收率.
2021-02-23 14:03:29
912KB
矿物浮选
;
泡沫图像
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