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针对浮选加药状态在线检测困难、识别效率低和主观性强等问题,提出了一种基于多尺度卷积神经网络(CNN)特征及行列自编码核极限学习机(RAE-KELM)的浮选加药状态识别方法。首先,对浮选泡沫图像进行非下采样Shearlet多尺度分解,用CNN提取每个尺度图像的深度特征并进行多尺度特征融合;然后,构建RAEKELM,将用量子计算改进的细菌觅食算法用于RAE-KELM的参数优化;最后,通过自建数据集训练得到最优的RAE-KELM模型,实现了浮选加药状态的自适应识别。实验结果表明,本方法的识别准确率可达到98.88%;且本方法减少了人工干预,有利于提高生产效率。
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激光与光电子学进展
Year： 2021
Issue： 12
Volume： 58
Page： 417-426
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