基于PSO优化的煤矸石智能分选技术提升策略

本文主要探讨了"基于PSO优化NP-FSVM的煤矸光电智能分选技术研究"这一主题，针对煤炭行业中提高煤矸石分选的稳定性和准确率的关键问题，提出了创新的解决方案。该研究采用了粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）与非线性模糊支持向量机（Nonlinear Probabilistic Fuzzy Support Vector Machine, NP-FSVM）的融合方法。 文章首先介绍了X射线探测识别煤矸石技术的基本原理和工作流程，这是一种先进的矿石识别技术，通过对X射线图像的采集，可以实现对煤矸石的有效区分。在数据预处理阶段，通过中值滤波去除噪声后，提取了灰度特征（如灰度均值和灰度方差）以及基于灰度共生矩阵的纹理特征（如能量、相关性、对比度和熵），总共得到6个特征向量，这些特征融合有助于提高分类精度。 核心部分是引入法平面型隶属度函数，其优点在于能够有效剔除孤立样本，避免了模型对异常数据的过度依赖。通过PSO算法优化模糊支持向量机（FSVM）的参数，作者开发了PSO-NP-FSVM分类算法，与传统的PSO-FSVM方法进行了对比。实验结果显示，PSO-NP-FSVM在56次迭代后就达到了最优参数，相比之下，PSO-FSVM需要63次迭代才能找到最佳参数。PSO-NP-FSVM的适应度函数值较小，这表明其性能更为稳定。 最终，研究者通过对比试验，将PSO-NP-FSVM、PSO-FSVM以及单一灰度或纹理特征的识别方法应用于实际分类，结果显示，多特征融合的PSO优化策略显著提高了煤矸石的分选准确率，达到了93.8%。这项研究不仅提升了煤炭分选的技术水平，也为其他领域，如矿物识别和自动化分拣提供了新的思路和技术支持。 该研究对于提升煤炭工业中的智能化分选技术具有重要意义，展示了粒子群优化算法在非线性模糊支持向量机中的应用潜力，以及在实际工业环境中的实用价值。