煤是工业的主要能源,煤的品质对工业和环境起决定性作用.在使用煤的过程中,如果不能准确确定煤的品种,有可能对生产效率、环境污染、经济损失等会造成重大的影响.传统的煤分类,主要依靠人工方法和化学分析方法,这些方法的缺点是高成本和耗费时间.如何快速准确确定煤的品质很重要.因此,提出深度学习、极限学习机-ELM算法和可见、红外光谱联合建立煤矿分类模型.首先,从抚顺、伊敏和河南夹津口煤矿区采取不同煤样品,并使用美国Spectra Vista公司的SVC HR-1024地物光谱仪测得光谱数据.然后利用深度学习的卷积神经网络-CNN提取光谱特征,并采用ELM算法对光谱数据建立分类模型.最后,为进一步提高分类精度,引入粒子群算法.通过全新定义惯性权重和加速系数的取值范围来改进粒子群算法,并使用改进粒子群算法优化CNN-ELM网络.实验结果表明,和PCA特征提取方法比较,CNN网络能够更好的提取光谱特征,CNN-ELM分类模型有良好的分类效果;改进ELM分类模型的分类精度高于基础ELM和SVM分类模型.与传统的化学分析方法和人工方法相比,此方法在经济、速度、准确性方面均具有无可比的优势.
可见、近红外光谱 煤 卷积神经网络 粒子群 极限学习机