本文選題：煤炭開采 + 采煤工作面��； 參考：《工礦自動化》2016年12期

【摘要】：針對傳統(tǒng)煤巖識別方法易受采煤工藝、煤層賦存條件等因素限制而普適性不強的問題,提出了一種基于可調(diào)控塔式分解系數(shù)統(tǒng)計建模的煤巖識別方法。首先,對煤巖圖像進(jìn)行多尺度可調(diào)控塔式分解;然后,把非對稱廣義高斯分布作為一個統(tǒng)計模型去擬合每一個可調(diào)控方向子帶的系數(shù)分布,采用最大似然估計法獲得非對稱廣義高斯分布的各參數(shù);最后,以對稱的相對熵為距離測度完成煤巖圖像的自動辨別。實驗結(jié)果表明,與現(xiàn)有的其他方法相比,該方法的識別準(zhǔn)確率最高,為86.90%。
[Abstract]:Aiming at the problem that the traditional coal and rock identification method is easy to be restricted by the mining technology and the coal seam occurrence condition and the universality is not strong, a new method of coal and rock recognition based on the statistical modeling of the adjustable tower decomposition coefficient is proposed. Firstly, the multi-scale adjustable tower decomposition of coal and rock images is carried out, and then the asymmetric generalized Gao Si distribution is used as a statistical model to fit the coefficient distribution of each adjustable direction subband. The parameters of the asymmetric generalized Gao Si distribution are obtained by using the maximum likelihood estimation method. Finally, the automatic discrimination of the coal and rock images is accomplished by using the symmetric relative entropy as the distance measure. The experimental results show that compared with other existing methods, the recognition accuracy of this method is the highest (86.90).
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)(北京);中國礦業(yè)大學(xué)(北京)機電與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點資助項目(51134024) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金資助項目(2010YJ06)
【分類號】：TD67

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本文編號：2052740