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提出一种能够直接从破碎工序上识别骨料成分的算法模型.在花岗岩、石灰石、灰绿岩三种骨料剪切破碎实验的基础上,获取其相关物理特征量;然后,采用遗传算法(GA)与支持向量机(SVM)相结合的算法,对破碎、筛分后的人工砂石骨料物理特征量进行训练,建立人工砂石骨料分类的GA-SVM模型.研究结果表明:所提GA-SVM模型具有较强的分类效果,能够较好地识别人工砂石骨料成分;与传统的BP神经网络、偏最小二乘法相比,其分类准确率高. 相似文献
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