[发明专利]一种基于密度聚类和胶囊神经网络的浮选工况识别方法在审
| 申请号： | 202110257189.2 | 申请日： | 2021-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN112906813A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 岑丽辉;胡健;陈晓方;谢永芳;唐朝辉 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙轩荣专利代理有限公司 43235 | 代理人： | 李喆 |
| 地址： | 410000 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及泡沫浮选技术领域，具体涉及一种基于密度聚类和胶囊神经网络的浮选工况识别方法。具体包括：获取浮选工况的视频数据，将所述视频数据进行预处理获得图像样本集；将图像样本集采用预设的密度聚类方法进行去噪优化获得多个工况类别的训练样本和测试样本；构建胶囊神经网络，输入所述训练样本并采用动态路由算法和梯度下降算法进行训练优化获得浮选工况识别模型；将待测工况图像样本输入浮选工况识别模型进行工况识别获得待测工况图像样本的工况类别。该方法可以实现批量、准确快速标签，且训练数据量少，响应时间快，工况识别准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 密度 胶囊 神经网络 浮选 工况 识别 方法 | ||
【主权项】：
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