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电选粉煤灰颗粒图像识别与烧失量预测模型
电选粉煤灰颗粒图像识别与烧失量预测模型
作者:
孙猛
李海生
温晓龙
章新喜
陈师杰
陈明
陈英华
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
粉煤灰
烧失量
图像特征
数学模型
极限学习机
摘要:
在相同光照条件下,运用MATLAB软件控制工业相机获取不同烧失量粉煤灰的图像信息,根据粉煤灰中不同组分对于光反射的差异性,提取脱炭粉煤灰不同组分的图像特征参数,利用极限学习机神经网络建立烧失量与图像特征的数学模型,对比烧失量的预测效果获得最佳的激活函数,实现脱炭粉煤灰烧失量的在线快速检测.结果表明,极限学习机建立的预测模型能够准确识别电选粉煤灰的图像特征,快速获得粉煤灰烧失量数据,准确度高,可用于工业生产中电选粉煤灰烧失量的快速在线检测.
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碳化深度
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名
电选粉煤灰颗粒图像识别与烧失量预测模型
来源期刊
中国粉体技术
学科
工学
关键词
粉煤灰
烧失量
图像特征
数学模型
极限学习机
年,卷(期)
2018,(6)
所属期刊栏目
颗粒测试与表征
研究方向
页码范围
30-35
页数
6页
分类号
TD97
字数
3750字
语种
中文
DOI
10.13732/j.issn.1008-5548.2018.06.006
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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共引文献
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参考文献
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引证文献
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研究主题发展历程
节点文献
粉煤灰
烧失量
图像特征
数学模型
极限学习机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国粉体技术
主办单位:
中国颗粒学会
济南大学
中国非金属矿工业协会矿物加工利用技术专业委员会
出版周期:
双月刊
ISSN:
1008-5548
CN:
37-1316/TU
开本:
大16开
出版地:
山东省济南市南辛庄西路336号济南大学内
邮发代号:
24-155
创刊时间:
1994
语种:
chi
出版文献量(篇)
2541
总下载数(次)
8
总被引数(次)
17572
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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