基于双能γ射线的煤,矸石区域分割识别方法

基于双能量γ射线透射方式煤，矸石实施在线分选，阐述了一种将理论模型与几何特性相结合的区域分割识别方法。     

煤矸石在线组分识别中的动态误差分析

以双能γ射线透射法用于煤矸石在线识别系统中的组分测量为例，对由被测物组分变化引起的动态测量误差的成因进行了阐述,并就各相关参量对误差的实际贡献作了分析讨论，得出用缩短采样周期时间来有效减小误差的结论.     

腰椎间盘脱出CT扫描方法

介绍下腰段椎间盘脱出的CT扫描方法,每个椎间盘扫描3层,2层平行通过终板,1层通过椎间盘中央.讨论了层次选择、照片方法及误诊病例.本方法可得到准确诊断.     

基于模糊神经网络的煤矸石模式识别方法研究

提出了一种基于标准模型模糊神经网络的煤矸石识别方法．介绍了该方法的数学模型、网络结构及学习算法,并通过一个仿真实验对如何应用这种方法构建实时分选系统作了详细描述．实验结果表明该方法所用神经网络不仅收敛,而且具有良好的泛化能力     

双能γ射线透射法煤矸石在线识别与分选系统

论述了双能γ射线透射法煤矸石在线识别与分选系统的原理、判别模型和构成。其主要特点在于此方法有效地解决了对不同粒度煤和矸石的组分识别问题。测试结果及长期运行表明，其识别准确率达９３％以上。     

双能γ射线透射法煤矸石在线识别与分选系统

论述了双能γ射线透射法煤矸石在线识别与分选系统的原理、判别模型和构成．其主要特点在于此方法有效地解决了对不同粒度煤和矸石的组分识别问题．测试结果及长期运行表明，其识别准确率达９３％以上．     

基于双能γ射线的煤、矸石区域分割识别方法

基于双能量γ射线透射方式对煤、矸石实施在线分选，阐述了一种将理论模型与几何特性相结合的区域分割识别方法．它具有识别范围宽、能有效避免统计涨落误差的影响等特点．对最大区域分割条件、分割效率及特征向量的作用问题也进行了讨论．     

基于生态遗传算法的煤矸石自适应模糊模式识别

给出煤矸石组分模式识别的模糊神经网络模型，提出一种实用生态算子，同时将此基础上构建的生态遗传算法用于模糊神经网络的离线学习，能有效避免传统BP算法学习速度慢、易陷入局部极小的缺陷和基本遗传算法的遗传滑脱现象．仿真和实验结果显示新算法使离线训练的网络具有良好的收敛性能，而且从训练好的定量网络中提取模糊规则用于原煤的在线自动分选，不仅能提高煤中矸石的识别率，而且有效解决了系统识别精度与实时分选之间的矛盾．     

基于支持向量机的激光焊接过程质量监测

提出了一种基于支持向量机的激光焊接质量监测方法.在监测系统中,首先利用光、声传感器获取焊接过程产生的各种信号,然后利用Gabor变换提取出特征向量,最后利用支持向量机对数据进行融合以判断焊缝是否达到质量要求.实验结果验证该方法的分类正确率可达93%.     

基于改进粒子群优化技术的拜耳法物料平衡计算

分析了氧化铝生产工艺中物料平衡计算的特点,研究了拜耳法生产工艺流程和拜耳法物料平衡计算的数学模型.针对传统粒子群算法(PSO)存在的不足,给出了具有变异因子并能很好跳出局部最优解的新型粒子群算法(IPSO),并应用于氧化铝生产中的物料平衡计算.计算结果表明:优化后的粒子群算法具有较强的全局搜索能力和较高的收敛精度,是进行拜耳法物料平衡计算的有效方法.