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摘 要:一种基于多传感信息融合的放顶煤过程中煤矸识别方法,通过BP神经网络和支持向量机分别对特征筛选后的振动信号和声音信号进行学习,获得训练好的BP神经网络分类模型和支持向量机分类模型,进而实现对煤矸撞击放顶煤液压支架尾梁的产生的振动信号和声音信号进行准确高效的识别分类;D‑S证据将BP神经网络分类模型和支持向量机分类模型获取的分类结果进行决策级融合,进而提高煤矸识别的准确性和可信度。光谱识别装置能够实时对刮板机上的煤矸监测,是控制放顶煤口开闭的重要依据;由于设置两种识别途径,进一步提高煤矸识别精度,且本发明的煤矸识别方法不仅能适应能见度较好的工况,也能适应能见度较低的工况。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011439494.5 | 专利名称: | 一种基于多传感信息融合的放顶煤过程中煤矸识别方法 |
申请日: | 2020-12-11 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F18/2411搜分类 过程 传感搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |