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结合双模多尺度CNN特征及自适应深度KELM的浮选工况识别 被引量：9
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作者 廖一鹏 张进 +1 位作者 王志刚 王卫星 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1785-1798,共14页
针对可见光图像特征驱动的浮选工况识别方法的不足,提出一种基于双模态图像多尺度CNN特征及自适应深度自编码核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)的浮选工况识别方法。先对泡沫的可见光、红外图像进行非下采样剪切波多... 针对可见光图像特征驱动的浮选工况识别方法的不足,提出一种基于双模态图像多尺度CNN特征及自适应深度自编码核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)的浮选工况识别方法。先对泡沫的可见光、红外图像进行非下采样剪切波多尺度分解,设计双通道CNN网络对双模态多尺度图像进行特征提取及融合,将多个双隐层自编码极限学习机串联成深度学习网络对CNN特征逐层抽象提取,然后通过核极限学习机映射到更高维空间进行决策,最后改进量子细菌觅食算法并应用于深度自编码KELM识别模型参数优化。实验结果表明采用双模多尺度CNN特征较单模多尺度、双模单尺度CNN特征的识别精度提高了2.65%,自适应深度自编码KELM模型具有较好的分类精度和泛化性能,各工况识别的平均准确率达到95.98%,识别精度和稳定性较现有方法有较大提升。 展开更多
关键词 浮选工况识别 双模态图像 卷积神经网络 深度双隐层自编码极限学习机 量子细菌觅食算法
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