發(fā)布時間：2018-04-30 03:09

  本文選題：煤炭開采 + 綜放工作面��； 參考：《工礦自動化》2017年02期

【摘要】：針對綜放工作面垮落煤巖性狀識別的技術問題,提出了一種基于連續(xù)小波變換和改進奇異值分解的識別方法。采用基于單邊Jacobi的奇異值分解(SVD)方法對小波系數矩陣進行分解,得到與小波系數矩陣列向量位置對應的奇異值向量,并將奇異值向量作為神經網絡的輸入向量來識別落煤和落巖2種工況�，F(xiàn)場試驗結果表明,基于連續(xù)小波變換與SVD得到的奇異值向量可用于識別垮落煤巖,但基于連續(xù)小波變換與改進SVD得到的奇異值向量具有更高的識別率。
[Abstract]:In view of the technical problems of coal caving character recognition in fully mechanized caving face, a recognition method based on continuous wavelet transform and improved singular value decomposition is proposed. The singular value vector corresponding to the position of the column vector of the wavelet coefficient matrix is obtained by using the singular value decomposition (SVD) method based on one-sided Jacobi. The singular value vector is used as the input vector of the neural network to identify the coal falling and the falling rock. The field test results show that the singular value vector based on continuous wavelet transform and SVD can be used to identify caving coal and rock, but the singular value vector based on continuous wavelet transform and improved SVD has a higher recognition rate.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(北京)機電與信息工程學院;
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973計劃)資助項目(2014CB046300,2014CB046306)
【分類號】：TD821

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本文編號：1822796