本文選題：煤　切入點：顯微組分　出處：《煤炭學(xué)報》2017年04期

【摘要】：在分析煤巖鏡質(zhì)組顯微組分特點的基礎(chǔ)上,針對其結(jié)構(gòu)復(fù)雜、特征量多且相互交織從而影響分類準(zhǔn)確性等問題,提出一種基于主成分分析(PCA)的煤巖顯微組分鏡質(zhì)組分類方法。首先根據(jù)鏡質(zhì)組顯微圖像中各組分呈現(xiàn)的條狀、團塊、顆粒等紋理特點和亮度差異,采用基于灰度共生矩陣的能量、熵、慣性矩、局部平穩(wěn)性等紋理特征量和基于灰度分布統(tǒng)計的亮度比、均值、均方差、三階矩偏度等亮度相關(guān)特征量對其進行描述,構(gòu)成初始特征量集;再采用主成分分析法對初始特征量集進行進一步的抽取;最后構(gòu)建基于徑向基函數(shù)的支持向量機(RBF-SVM),采用積累貢獻率較大的主成分作為分類參量實現(xiàn)鏡質(zhì)組的自動分類。實驗結(jié)果表明:紋理和灰度統(tǒng)計特征可有效刻畫煤巖鏡質(zhì)組顯微組分;采用PCA對初始特征進行抽取之后,用于分類的特征空間維數(shù)大幅度降低,分類算法的泛化能力增強,分類的準(zhǔn)確率顯著提高。
[Abstract]:On the basis of analyzing the characteristics of vitrinite macerals of coal and rock, a classification method of vitrinite of coal and rock based on principal component analysis (PCA) is proposed, aiming at the problems of complex structure, large amount of characteristic and intertwined with each other, thus affecting the classification accuracy of coal and rock vitrinite.Firstly, according to the texture characteristics and luminance difference of each component in vitrinite microscopic image, the energy, entropy, moment of inertia based on gray level co-occurrence matrix are adopted.The local stationary texture feature and the luminance ratio, mean value, mean variance, third order moment deviation and other luminance correlation characteristics based on gray distribution statistics are described to form the initial feature set.Then the principal component analysis (PCA) is used to extract the initial feature set. Finally, the support vector machine (RBF-SVMN) based on radial basis function (RBF) is constructed, and the principal component with large cumulative contribution is used as the classification parameter to realize the automatic classification of vitrinite.The experimental results show that the texture and grayscale statistical features can effectively depict the macerals of coal and rock vitrinites, and after the initial features are extracted by PCA, the dimension of the feature space used for classification is greatly reduced, and the generalization ability of the classification algorithm is enhanced.The accuracy of classification is improved significantly.
【作者單位】： 安徽工業(yè)大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;安徽工業(yè)大學(xué)煤的潔凈轉(zhuǎn)化與綜合利用安徽省重點實驗室;安徽工業(yè)大學(xué)冶金減排與資源綜合利用教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51574004) 安徽省自然科學(xué)基金資助項目(1208085ME67)
【分類號】：TQ533;TP391.41

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本文編號：1726680