煤泥浮选泡沫图像纹理特征的提取及泡沫状态的识别

被引:46
作者
刘文礼
路迈西
王凡
王勇
机构
[1] 中国矿业大学(北京校区)化工与环境工程系
关键词
浮选泡沫; 纹理; 特征参数; 模式识别; 自组织特征映射网络;
D O I
暂无
中图分类号
TD91 [选矿理论];
学科分类号
摘要
用煤泥浮选泡沫数字图像获取系统获取了 5 1幅煤泥精矿泡沫图像 ;引入了空间灰度相关矩阵和邻域灰度相关矩阵来提取泡沫的纹理特性 ,并提取基于这两种算法的一系列特征参数来描述泡沫的结构 ;分析了各泡沫特征参数随浮选时间 (泡沫纹理 )的变化关系 ,定性地指出了各泡沫特征参数与泡沫纹理的相关性 ;并利用自组织神经网络对煤泥浮选泡沫的状态进行了识别 ,分类识别的平均正确率达 76 .5 % .
引用
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页数:6
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共 1 条
  • [1] MATLAB神经网络应用设计.[M].闻新等编著;.科学出版社.2000,