[发明专利]一种基于煤炭光谱数据对煤炭分类的方法在审
| 申请号： | 201710557742.8 | 申请日： | 2017-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN107341521A | 公开（公告）日： | 2017-11-10 |
| 发明（设计）人： | 黎霸俊;肖冬;毛亚纯;宋亮;刘善军;何大阔 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京易捷胜知识产权代理事务所(普通合伙)11613 | 代理人： | 齐胜杰 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于煤炭光谱数据对煤炭分类的方法，包括以下步骤获取多个待分类的煤炭样品的光谱数据，其中，每个煤炭样品的光谱数据中包括s个光谱特征；采用煤炭分类模型对所述光谱数据进行处理，获得所述光谱数据对应的煤炭品种，其中，所述煤炭分类模型为预先采用煤炭品种已知的多个煤炭样品的光谱数据建立的，所述煤炭分类模型为卷积神经网络‑极限学习机神经网络，所述煤炭分类模型具有经过粒子群算法优化后的最优权重矩阵和最优偏置向量，所述煤炭分类模型用于处理包括s个光谱特征的光谱数据以获得光谱数据对应的煤炭品种。本发明提供的基于煤炭光谱数据对煤炭分类的方法，效率高、成本低、且精度较高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 煤炭 光谱 数据 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于煤炭光谱数据对煤炭分类的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多个待分类的煤炭样品的光谱数据，其中，每个煤炭样品的光谱数据中包括s个光谱特征；采用煤炭分类模型对所述光谱数据进行处理，获得所述光谱数据对应的煤炭品种，其中，所述煤炭分类模型为预先采用煤炭品种已知的多个煤炭样品的光谱数据建立的，所述煤炭分类模型为卷积神经网络‑极限学习机神经网络，所述煤炭分类模型具有经过粒子群算法优化后的最优权重矩阵和最优偏置向量，所述煤炭分类模型用于处理包括s个光谱特征的光谱数据以获得光谱数据对应的煤炭品种。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于东北大学，未经东北大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201710557742.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 数据显示系统、数据中继设备、数据中继方法、数据系统、接收设备和数据读取方法
- 数据记录方法、数据记录装置、数据记录媒体、数据重播方法和数据重播装置
- 数据发送方法、数据发送系统、数据发送装置以及数据结构
- 数据显示系统、数据中继设备、数据中继方法及数据系统
- 数据嵌入装置、数据嵌入方法、数据提取装置及数据提取方法
- 数据管理装置、数据编辑装置、数据阅览装置、数据管理方法、数据编辑方法以及数据阅览方法
- 数据发送和数据接收设备、数据发送和数据接收方法
- 数据发送装置、数据接收装置、数据收发系统、数据发送方法、数据接收方法和数据收发方法
- 数据发送方法、数据再现方法、数据发送装置及数据再现装置
- 数据发送方法、数据再现方法、数据发送装置及数据再现装置
