KNN结合PCA在激光诱导荧光光谱识别矿井突水中的应用

发布时间：2017-06-26 09:19

  本文关键词：KNN结合PCA在激光诱导荧光光谱识别矿井突水中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：矿井突水的迅速识别与分类对于井下水灾防治工作有着重要的意义。提出一种KNN结合PCA运用在激光诱导荧光光谱快速识别矿井突水水源中的新方法。利用激光器发射激光通过可浸入式探头射入水样,得到四种突水水样共80组荧光光谱数据,再分别对每组数据进行预处理,处理后的数据中每种水样取15组数据作为训练集,共60组,其余20组作为预测集。利用主成分分析(PCA)对数据进行处理,之后在主成分分析的基础上利用KNN算法进行分类识别。实验过程中,各预处理方法在主成分个数为2的情况下,进行KNN算法分类的正确率都达到100%。
【作者单位】： 安徽理工大学电气与信息工程学院;
【关键词】： KNN算法 PCA 激光诱导荧光 矿井突水 水源识别
【基金】：国家“十二五”科技支撑计划重点项目(2013BAK06B01) 国家自然科学基金项目(51174258)资助
【分类号】：O657.3;TD74
【正文快照】： 类[11_12]。因此,本文利用LIF技术得到不同突水水源的分弓|言 类,再进行PCA建模与KNN算法,识别未知的矿井突水水源。井下水灾是矿井重大灾害之一。井下水灾主要体现在突水,矿井突水现象一旦发生,在短时间内,会淹没工作设备 1实验部分和矿井巷道,导致严重的经济损失,并且可能造

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本文编号：485628