浮选工况识别:基于泡沫图像加权SVM方法
需积分: 9 149 浏览量
更新于2024-08-17
收藏 347KB PDF 举报
"基于泡沫图像特征加权SVM的浮选工况识别 (2011年)"
浮选工艺是矿物加工工程中一个关键步骤,它涉及到矿石中有用矿物的分离。浮选过程中,泡沫层的特性对于评估和控制浮选效果至关重要。本文主要讨论了一种新的浮选工况识别方法,该方法利用了视觉特征的权重和支持向量机(SVM)技术。
在浮选过程中,泡沫的视觉特征包括颜色和纹理,这些特征因工况的不同而变化。为了捕捉这些变化,研究者们采用了CIE-Lab色彩空间来量化泡沫的颜色。CIE-Lab是一种常见的色彩模型,旨在更接近人类视觉系统的感知,因此非常适合用于分析和比较颜色信息。通过色彩空间变换,可以更准确地分析泡沫的颜色差异,从而反映出不同的浮选状态。
此外,为了提取泡沫的纹理特征,研究中使用了多方向融合的空间灰度共生矩阵(GLCM)。GLCM是一种纹理分析工具,它通过计算像素对的频率来描述图像的纹理结构。在多方向融合下,GLCM能从多个角度捕获泡沫的纹理信息,增强特征的表达能力。
接着,信息增益被用来评估各个视觉特征的重要性。信息增益是信息论中的一个概念,它衡量了一个特征对分类任务的贡献程度。通过计算信息增益,可以确定哪些特征对浮选工况识别最具影响力,并据此为SVM训练过程中的特征分配权重。
由于浮选工况样本数的分布可能不均衡,即某些工况的样本数量可能远大于其他工况,这可能会影响模型的训练和识别效果。为此,研究者提出了一个基于样本数的加权策略,以解决这个问题。这个策略通过调整不同工况特征的权重,确保了模型在处理样本数量不平衡的数据集时仍能保持良好的性能。
最后,支持向量机作为监督学习算法,被用来构建识别模型。SVM通过寻找最优超平面来实现类别划分,其优势在于处理小样本和非线性问题。结合加权的泡沫特征,SVM可以有效地进行浮选工况的自动识别。
经过实际工业运行数据的测试,该方法的在线识别准确率达到了98%,显著高于人工识别率6个百分点,同时也比传统的灰度共生矩阵方法高出2个百分点。这些结果表明,基于泡沫图像特征加权的SVM方法对于浮选工况识别具有很高的精度和实用性,对于优化浮选过程、提高矿物分选效率具有重要价值。
关键词: 浮选;工况识别;泡沫图像;加权支持向量机;空间融合灰度共生矩阵
中图分类号: TP274.3
文献标志码: A
文章编号: 1008-973X(2011)12-2115-OS
2021-06-01 上传
2021-05-26 上传
2019-09-07 上传
2022-07-15 上传
2022-05-31 上传
2009-11-12 上传
weixin_38704786
- 粉丝: 13
- 资源: 1001
最新资源
- C++ Qt影院票务系统源码发布,代码稳定,高分毕业设计首选
- 纯CSS3实现逼真火焰手提灯动画效果
- Java编程基础课后练习答案解析
- typescript-atomizer: Atom 插件实现 TypeScript 语言与工具支持
- 51单片机项目源码分享:课程设计与毕设实践
- Qt画图程序实战:多文档与单文档示例解析
- 全屏H5圆圈缩放矩阵动画背景特效实现
- C#实现的手机触摸板服务端应用
- 数据结构与算法学习资源压缩包介绍
- stream-notifier: 简化Node.js流错误与成功通知方案
- 网页表格选择导出Excel的jQuery实例教程
- Prj19购物车系统项目压缩包解析
- 数据结构与算法学习实践指南
- Qt5实现A*寻路算法:结合C++和GUI
- terser-brunch:现代JavaScript文件压缩工具
- 掌握Power BI导出明细数据的操作指南