专利名称: |
一种基于煤炭光谱数据的煤炭成分分析方法 |
摘要: |
本发明提供一种基于煤炭光谱数据的煤炭成分分析方法,包括:煤炭光谱数据采集;利用煤炭成分分析模型进行煤炭成分预测,该模型的输入是采集的光谱数据,输出是煤炭成分。本发明提供的方法利用光谱数据和煤炭工业分析测定结果,建立煤炭成分分析模型,该模型利用卷积神经网络提取得到光谱特征数据,将光谱特征数据极限学习机输出煤炭工业分析测定得到的与煤炭光谱数据对应的煤炭成分,此预测过程中采用人工蜂群算法优化极限学习机的权值和偏差量,由此得到优化的煤炭成分分析模型。煤炭成分分析模型与光谱技术融合并应用在煤炭工业分析领域,煤提供了一种新的、快速和准确的煤炭成分分析方法。 |
专利类型: |
发明专利 |
国家地区组织代码: |
辽宁;21 |
申请人: |
东北大学 |
发明人: |
黎霸俊;肖冬;毛亚纯;宋亮;何大阔 |
专利状态: |
有效 |
发布日期: |
2019-01-01T00:00:00+0800 |
申请号: |
CN201810447623.1 |
公开号: |
CN108489912A |
代理机构: |
沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 |
代理人: |
胡晓男 |
分类号: |
G01N21/25(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/00(2006.01)I;G06N99/00(2010.01)I;G;G01;G06;G01N;G06N;G01N21;G06N3;G06N99;G01N21/25;G06N3/04;G06N3/00;G06N99/00 |
申请人地址: |
110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号 |
主权项: |
1.一种基于煤炭光谱数据的煤炭成分分析方法,其特征在于,包括:煤炭光谱数据采集;利用煤炭成分分析模型进行煤炭成分预测,该模型的输入是采集的光谱数据,输出是煤炭成分。 |
所属类别: |
发明专利 |