结合双模多尺度CNN特征及自适应深度KELM的浮选工况识别

• 作者: 廖一鹏 张进 王卫星 王志刚
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 浮选工况识别 双模态图像 卷积神经网络 深度双隐层自编码极限学习机 量子细菌觅食算法
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 1785-1798
• 页数: 14页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20202808.1785

摘要

针对可见光图像特征驱动的浮选工况识别方法的不足,提出一种基于双模态图像多尺度CNN特征及自适应深度自编码核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)的浮选工况识别方法.先对泡沫的可见光、红外图像进行非下采样剪切波多尺度分解,设计双通道CNN网络对双模态多尺度图像进行特征提取及融合,将多个双隐层自编码极限学习机串联成深度学习网络对CNN特征逐层抽象提取,然后通过核极限学习机映射到更高维空间进行决策,最后改进量子细菌觅食算法并应用于深度自编码KELM识别模型参数优化.实验结果表明:采用双模多尺度CNN特征较单模多尺度、双模单尺度CNN特征的识别精度提高了2.65％,自适应深度自编码KELM模型具有较好的分类精度和泛化性能,各工况识别的平均准确率达到95.98％,识别精度和稳定性较现有方法有较大提升.