公开(公告)号：CN117152448B

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202310526456.0

申请日：2023-05-11

Applicant: 中南大学

Inventor： 谢永芳 ,  郑徐瀚宇 ,  谢世文 ,  唐朝晖

IPC: G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/36 ,  G06V10/30 ,  G06V10/56

Abstract: 本发明公开了一种基于微分频域特征的浮选过程关联泡沫图像特征选择方法，包括：对数据集进行预处理；对已提取浮选泡沫图像的表观特征序列进行滤波并求微分，并对微分序列进行中值滤波；提出结合微分频域特征的改进灰色关联分析算法；利用灰色关联系数加权选择特征。本发明的方法可以有效的结合原始特征数据以及特征的变化趋势，充分分析以时序、因果为基本关系的泡沫浮选图像特征数据，实现在基准数据分析模型上，进一步提高对各类特征敏感的数据预测精度，为加药量、品位预测等模型建立提供预处理的新方法。

公开(公告)号：CN117152448A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202310526456.0

申请日：2023-05-11

Applicant: 中南大学

Inventor： 谢永芳 ,  郑徐瀚宇 ,  谢世文 ,  唐朝晖

IPC: G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/36 ,  G06V10/30 ,  G06V10/56

Abstract: 本发明公开了一种基于微分频域特征的浮选过程关联泡沫图像特征选择方法，包括：对数据集进行预处理；对已提取浮选泡沫图像的表观特征序列进行滤波并求微分，并对微分序列进行中值滤波；提出结合微分频域特征的改进灰色关联分析算法；利用灰色关联系数加权选择特征。本发明的方法可以有效的结合原始特征数据以及特征的变化趋势，充分分析以时序、因果为基本关系的泡沫浮选图像特征数据，实现在基准数据分析模型上，进一步提高对各类特征敏感的数据预测精度，为加药量、品位预测等模型建立提供预处理的新方法。