基于双树复小波域统计建模的煤岩识别方法

发布时间：2017-10-09 18:33

  本文关键词：基于双树复小波域统计建模的煤岩识别方法

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【摘要】：针对煤炭开采与加工过程中采煤机滚筒高度调节、选煤厂预排矸等工程实际问题,提出了1种有效的基于双树复小波域统计建模的煤岩识别方法。首先,通过双树复小波变换对煤岩图像进行多级分解;然后,提出了1种旋转不变增强策略,即对每1级双树复小波变换产生的高频子带按系数模的均值和方差之积从大到小排列;接着,提出了高频子带系数模符合广义伽玛分布模型的假设,并采用1种基于尺度独立形状估计方程的广义伽玛分布参数估计方法确定模型参数;最后,根据相对熵相似性测度完成煤岩图像的自动识别。结果表明:在双树复小波域中,广义伽玛分布模型具有较强的区分煤岩图像的能力;所提出的旋转不变增强策略在一定程度上提高了煤岩识别的正确识别率,并且使正确识别率与时间复杂度之间的折中权衡变得更加灵活;与现有的其他方法相比,所提出方法具有更高的正确识别率,其时间复杂度也是可以接受的。
【作者单位】： 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院;
【关键词】： 煤岩识别 双树复小波变换 旋转不变增强 广义伽玛分布 相对熵
【基金】：国家自然科学基金重点资助项目(51134024) 国家高技术研究发展计划(863)资助项目(2012AA062203)
【分类号】：TD82
【正文快照】： 煤岩识别研究对于煤炭开采与加工有着重要的理论与现实意义。为保证煤矿安全生产,须尽可能减少在采掘工作面这一煤矿事故多发地点作业的人员数量[1-7]。目前的采煤工作面虽已实现有人巡视条件下的回采巷道遥控和记忆割煤,但不能自动识别煤岩,不能实现工作面无人控制[2-4,6-8]，

本文编号：1001763