文档名:基于Matlab炼锌挥发窑用后固废物图像特征识别
选取锌挥发窑冶炼后的耐火固废物作为分类样本研究整体固废物的分类.根据固废物成分特征收集原始物料图像集,基于MATLAB搭建了神经网络智能训练与测试模型,训练测试了原始物类图像集,进而探讨测试炼锌挥发窑冶炼用后固废物基于图像特征的机器学习与神经网络智能识别,得到了可用的分类分选模型.通过模型对固废物进行分类验证成功率达82%以上.研究可为当前工业冶炼用后固废物高效快速、低成本且智能的识别分选提供了一种可行的参考.
作者:黄育飞 文汝亮
作者单位:河池学院物理与机电工程学院广西河池546300北京金隅通达耐火技术有限公司北京100041
母体文献:第十七届全国耐火材料青年学术报告会论文集
会议名称:第十七届全国耐火材料青年学术报告会
会议时间:2020年10月19日
会议地点:河南洛阳
主办单位:中国金属学会
语种:chi
分类号:TF8TB3
关键词:炼锌挥发窑 固废物 智能识别 图像分类 深度学习 卷积神经网络
在线出版日期:2021年1月25日
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