基于曲波变换和压缩感知的煤岩惰质组分类

论文摘要

鉴于煤岩惰质组显微组分结构复杂、有效特征量难以获取等问题,提出一种基于曲波变换和压缩感知的煤岩惰质组分类方法.首先对惰质组显微图像进行曲波变换,提取变换后各尺度层的系数特征,使其在基函数字典下有较好的稀疏表示;然后采用压缩感知的方法对曲波变换后的高频系数进行降维,将降维后的高频系数与保留的低频系数级联构成特征集;最后,以径向基函数为核函数构建支持向量机对惰质组中各显微组分进行分类.结果表明:曲波变换比小波变换能更有效地刻画惰质组各显微组分特征信息;采用压缩感知降维,在保留原始样本的重要特征信息的同时可以有效消除冗余,从而提高分类的准确率,其平均准确率可达97.51%.

论文目录

• 1 特征分析与提取
•   1.1 惰质组显微图像特征分析
•   1.2 基于曲波变换的特征提取
•     1.2.1 离散曲波变换
•     1.2.2 初始特征提取
•     1.2.3 系数分析
• 2 基于CS的特征降维
•   2.1 降维算法
•   2.2 测量矩阵
• 3 分类方案
• 4 实验与结果讨论
•   4.1 算法实现
•   4.2 结果及讨论
•     4.2.1 采用不同变换系数进行分类
•     4.2.2 基于CS的特征量降维与分类
•     4.2.3 不同降维方法对分类结果的影响
• 5 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王培珍,翟羽佳,王慧,刘曼,张代林

关键词: 惰质组,显微组分,压缩感知,曲波变换,支持向量机,分类

来源: 中国矿业大学学报 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 燃料化工,计算机软件及计算机应用

单位: 安徽工业大学电气与信息工程学院,安徽工业大学冶金减排与资源综合利用教育部重点实验室,安徽工业大学煤的洁净转化与综合利用安徽省重点实验室

基金: 国家自然科学基金项目(51574004),安徽省高校学科拔尖人才学术重点项目(2016041)

分类号: TP391.41;TQ533

DOI: 10.13247/j.cnki.jcumt.001062

页码: 1119-1125

总页数: 7

文件大小: 1135K

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