可调控塔式分解统计建模在煤岩识别中的应用

"基于可调控塔式分解系数统计建模的煤岩识别方法" 本文提出了一种创新性的煤岩识别技术，旨在解决传统方法在面对不同采煤工艺和煤层赋存条件时普适性不足的问题。该方法的核心是利用可调控塔式分解和非对称广义高斯分布的统计建模，对煤岩图像进行多尺度分析和识别。 首先，煤岩图像通过可调控塔式分解被分解成多个具有特定方向性的子带。这种分解方式允许根据图像特征在多个尺度上灵活调整，以适应不同环境下的图像变化。这一步骤能够有效地提取出图像中的细节信息，包括煤与岩石之间的纹理差异，这对于后续的识别至关重要。 接下来，非对称广义高斯分布被用来拟合每个可调控方向子带的系数分布。非对称广义高斯分布相较于传统的正态分布，具有更广泛的适用性，能更好地描述复杂数据的分布特性。利用最大似然估计法计算分布参数，可以准确地刻画出各个子带系数的统计特性，进一步强化了识别的精确性。 最后，通过计算对称的相对熵作为距离测度，可以比较不同图像子带之间的相似性。对称的相对熵是一种衡量两个概率分布之间差异的指标，它在此处用于判断煤岩图像是否匹配已建立的统计模型，从而实现自动辨别。这种方法可以定量地评估煤岩图像的特征，有助于提高识别的准确性和自动化程度。 实验结果显示，该方法的识别准确率达到了86.90%，相较于现有的其他煤岩识别方法，表现出更高的性能。这一改进对于提高采煤工作的效率和安全性，特别是在无人工作面的煤炭开采中，具有重要的实践意义。 该研究提出的基于可调控塔式分解系数统计建模的煤岩识别方法，结合了多尺度分析、非对称广义高斯分布拟合和对称相对熵的距离测量，提供了一种更为有效和适应性强的识别方案。这种方法有望在未来得到广泛应用，并推动煤炭开采领域的科技进步。