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基于Mel频率倒谱系数和遗传算法的煤矸界面识别研究
被引量：
6
1
作者
何爱香
王平建
+1 位作者
魏广芬
张守祥
《工矿自动化》
北大核心
2013年第2期66-71,共6页
针对现有的煤矸界面识别技术采用的γ射线法不适用于顶板不含放射性元素或者放射性元素含量较低的工作面,而雷达探测法探测范围小、信号衰减严重的问题,提出了一种基于Mel频率倒谱系数和遗传算法的煤矸界面识别方法。该方法利用煤矸放...
针对现有的煤矸界面识别技术采用的γ射线法不适用于顶板不含放射性元素或者放射性元素含量较低的工作面,而雷达探测法探测范围小、信号衰减严重的问题,提出了一种基于Mel频率倒谱系数和遗传算法的煤矸界面识别方法。该方法利用煤矸放落过程中产生的声波信号的特征差异进行煤矸识别,采用Mel频率倒谱系数将去噪后的煤矸声波信号变换到频域进行处理,提取出煤矸声波信号的32维特征参数;采用遗传算法优化处理32维特征参数,得到最优参数组合;采用支持向量机和BP神经网络对最优参数进行识别。实验结果表明,该方法能够准确识别出煤矸下落状态。
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关键词
放顶
煤
开采
煤矸界面识别
MEL频率倒谱系数
MFCC
遗传算法
支持向量机
BP神经网络
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职称材料
题名
基于Mel频率倒谱系数和遗传算法的煤矸界面识别研究
被引量：
6
1
作者
何爱香
王平建
魏广芬
张守祥
机构
山东工商学院信息与电子工程学院
出处
《工矿自动化》
北大核心
2013年第2期66-71,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61174007)
山东工商学院青年科研基金项目(2011QN078)
文摘
针对现有的煤矸界面识别技术采用的γ射线法不适用于顶板不含放射性元素或者放射性元素含量较低的工作面,而雷达探测法探测范围小、信号衰减严重的问题,提出了一种基于Mel频率倒谱系数和遗传算法的煤矸界面识别方法。该方法利用煤矸放落过程中产生的声波信号的特征差异进行煤矸识别,采用Mel频率倒谱系数将去噪后的煤矸声波信号变换到频域进行处理,提取出煤矸声波信号的32维特征参数;采用遗传算法优化处理32维特征参数,得到最优参数组合;采用支持向量机和BP神经网络对最优参数进行识别。实验结果表明,该方法能够准确识别出煤矸下落状态。
关键词
放顶
煤
开采
煤矸界面识别
MEL频率倒谱系数
MFCC
遗传算法
支持向量机
BP神经网络
Keywords
top coal caving
coal and gangue interface recognition
Mel frequency cepstrum coefficient
MFCC
genetic algorithm
support vector machine
BP neural network
分类号
TD823.49 [矿业工程—煤矿开采]
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出处
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1
基于Mel频率倒谱系数和遗传算法的煤矸界面识别研究
何爱香
王平建
魏广芬
张守祥
《工矿自动化》
北大核心
2013
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