利用GAN网络生成煤岩图像样本的研究

"该资源是一篇发表在《煤炭学报》上的学术论文，标题为‘基于GAN网络的煤岩图像样本生成方法’，由王星、高峰、陈吉、郝鹏程和荆正军共同撰写。文章探讨了利用生成对抗网络（GAN）技术在煤岩图像识别中的应用，旨在解决煤矿智能掘进过程中的煤岩识别问题。" 本文主要关注的是如何利用深度学习技术，特别是生成对抗网络（GAN），来生成煤岩图像样本，从而提升煤岩识别的准确性和效率。GAN是一种深度学习模型，由两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，它们在游戏中相互对抗，生成器尝试创建逼真的图像以欺骗判别器，而判别器则努力区分真实图像和生成的图像。在煤岩图像识别中，这一技术可以用于创建大量的训练数据，以帮助算法更好地理解和学习煤岩的特征。 在煤矿行业中，智能掘进是现代化采矿的一个重要方向，它依赖于准确的煤岩识别技术来提高开采的安全性和效率。传统的煤岩识别方法可能受限于样本量不足、图像质量差等因素，而GAN网络的引入可以解决这些问题，生成更多高质量的图像样本，增强模型的学习能力，从而提高整体的识别精度。 论文中提到，录用定稿在网络首发后，其内容将受到严格的出版管理和规定，确保学术成果的创新性、科学性和先进性，并且需要遵循一系列的技术标准和编辑规范。网络首发的论文被视为正式出版，可以在《中国学术期刊（网络版）》上获取，这体现了科研成果的即时传播和共享。 这篇论文的研究对于推进煤矿行业的智能化进程，尤其是在煤岩识别这一关键环节上，具有重要的理论和实践意义。通过GAN网络生成的图像样本能够丰富训练数据，促进深度学习模型的优化，有助于构建更精确的煤岩识别系统，降低误判风险，保障煤矿作业的安全和效率。