国家自然科学基金(61071176)
- 作品数：9 被引量：44H指数：4
- 相关作者：桂卫华唐朝晖阳春华任会峰鄢锋更多>>
- 相关机构：中南大学湖南工业大学湖南师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家杰出青年科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程更多>>
- 基于泡沫大小动态分布的浮选生产过程加药量健康状态分析被引量：7
- 2013年
- 针对矿物浮选过程泡沫大小分布随着药剂量的改变而动态变化的特点,提出一种基于泡沫大小动态分布特征的具有自学习功能的浮选生产过程加药量健康状态统计模式识别方法.首先,通过泡沫图像分割、气泡尺寸分布核密度估计获得浮选气泡大小的概率密度分布函数,采用无监督的最远邻聚类方法获得典型药剂量添加状态下的气泡尺寸统计分布特征集;然后,采用简单的贝叶斯推理方法获得测试时间段对应的药剂添加健康状态分析识别结果,并根据浮选生产工况状态的动态变化对各典型药剂状态下的气泡大小统计分布特征集进行在线学习修正.实验结果表明,所提出方法能实时获取泡沫尺寸分布的动态变化,实现浮选药剂操作健康状态的自动识别与评价,为进一步实现浮选生产过程的加药量优化控制奠定了基础.
- 刘金平桂卫华唐朝晖朱建勇
- 关键词：核密度估计
- 一种新的基于纹理图像的分数阶Sobel算子
- 现有边缘检测方法对纹理图像检测不能得到较理想的结果。分数阶微分运算具有非线性增强图像纹理细节特征的优势,对较有代表性的Sobel算子进行改进,并对图像进行去噪和引入自适应阈值,提出了一种基于纹理图像的分数阶Sobel算子...
- 谢永芳陈辉桂卫华刘金平夏巨龙
- 关键词：边缘检测分数阶微分纹理SOBEL算子
- 文献传递
- 一种基于混合神经网络的浮选pH值预测模型被引量：3
- 2012年
- 矿物浮选过程中,矿浆pH值作为影响浮选效果的一个重要因素,是实现浮选过程监视及优化控制的一个重要参量。目前的pH值测定仪存在交叉污染、测量滞后等问题,难以获得实时准确的pH值。为使浮选运行在最优状态,在泡沫图像特征提取的基础上,提出一种基于自适应遗传混合神经网络的预测模型,该模型首先利用主元分析(PCA)方法对提取的多个图像特征进行降维,然后采用自适应遗传混合神经网络(AGA-HNN)建立pH值预测模型。最后将该模型应用于浮选现场,预测结果能够实时跟踪实际值,根据预测值实时调整工况条件,改善了浮选效果,提高了浮选效率。
- 唐朝晖杜金芳陈青
- 关键词：矿物浮选泡沫图像
- 基于电磁力信息熵的铝电解槽性能综合评估方法
- 通过分析衡量铝电解槽稳定性的重要因素——电磁力对其进行信息熵计算,并结合能耗,提出了稳定性与能耗的综合评估方法,并应用于不同极距配置下320 kA的铝电解槽研究。研究表明,该指标能够有效地对槽稳定性与能耗进行综合评估,并...
- 陈晓方刘妮桂卫华
- 关键词：稳定性信息熵能耗极距
- 文献传递
- 基于泡沫图像特征加权SVM的浮选工况识别被引量：12
- 2011年
- 针对浮选泡沫视觉特征的多样性和重要度差异以及浮选工况样本数分布不平衡等问题,提出一种基于在线泡沫视觉表观特征加权支持向量机的浮选工况识别方法.通过色彩空间变换,在CIE-Lab空间计算泡沫颜色,采用多方向融合的空间灰度共生矩阵提取泡沫纹理特征,以视觉特征的信息增益评价该特征的重要度,再利用不同工况的样本数加权策略消除样本数不平衡的影响,采用支持向量机方法实现了浮选工况的自动识别.工业运行数据测试结果表明:该方法能够在线识别浮选工况,自动识别准确率达98%,比人工识别率高6%,比传统灰度共生矩阵方法高2%.
- 任会峰阳春华周璇桂卫华鄢锋
- 关键词：浮选泡沫图像加权支持向量机
- 基于特征的构件化软件设计关键技术研究
- 基于特征的构件化软件设计是提高需求空间和解空间软件产品复用性的重要技术,如何根据特征模型识别出低耦合性、高内聚性的构件是基于特征的构件化软件设计的关键技术。通过对关键技术的研究,设计出了基于特征模型的构件识别算法。首先,...
- 唐朝晖刘恒陈青刘金平桂卫华
- 关键词：软件复用性
- 文献传递
- 基于电磁力信息熵的铝电解槽性能综合评估方法
- 2011年
- 通过分析衡量铝电解槽稳定性的重要因素——电磁力对其进行信息熵计算,并结合能耗,提出了稳定性与能耗的综合评估方法,并应用于不同极距配置下320 kA的铝电解槽研究。研究表明,该指标能够有效地对槽稳定性与能耗进行综合评估,并揭示了极距对槽稳定性、电流效率和槽电压的影响规律,得到320 kA铝电解槽低耗稳定运行的极距配置。
- 陈晓方刘妮桂卫华
- 关键词：稳定性信息熵能耗极距
- 基于主元分析与核密度估计的故障检测方法及其应用
- 针对密闭鼓风炉冶炼过程测量数据呈现非正态分布,传统主元分析方法故障检测率低的问题,提出了一种基于核密度估计和主元分析故障检测方法。首先,为了提高建模数据的质量,先对数据进行预处理,建立密闭鼓风炉故障检测的主元模型;然后,...
- 蒋少华王晓丽桂卫华
- 关键词：主元分析核密度估计故障检测密闭鼓风炉
- 文献传递
- 基于LBPV的浮选泡沫图像纹理特征提取被引量：5
- 2011年
- 在浮选生产中,浮选泡沫表面纹理与浮选工况密切相关,直接反映泡沫层的矿化程度(品位高低)。为了给浮选操作提供指导,提出了一种基于LBPV(local binary pattern variance)的泡沫图像纹理特征提取方法。该方法通过融合泡沫图像局部空间结构和对比度来提取泡沫图像纹理特征,然后将LBPV纹理特征应用于浮选工况状态的聚类分析。结果表明,该方法提取的纹理特征能有效反映浮选工况,且能获得更优的浮选泡沫聚类质量。
- 唐朝晖朱楚梅刘金平
- 关键词：纹理聚类分析
- Imperial smelting furnace fault prediction model based on Hammerstein model using least squares support vector machines
- In this paper, the Hammerstein fault prediction modeling based on least squares support vector machines (LS-SV...
- Shaohua JiangWeihua GuiZhaohui Tang
- 文献传递
