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基于多特征融合和改进级联森林的MSWI过程燃烧状态识别
1
作者
汤健
潘晓彤
+1 位作者
夏恒
李帷韬
《控制工程》
北大核心
2025年第2期306-316,共11页
准确识别城市固废焚烧(municipal solid wastes incineration,MSWI)过程的燃烧状态是提高焚烧效率、降低污染排放的关键因素之一。为此提出了一种基于多特征融合和改进级联森林(improved cascade forest,ICF)的燃烧状态识别策略。首先,...
准确识别城市固废焚烧(municipal solid wastes incineration,MSWI)过程的燃烧状态是提高焚烧效率、降低污染排放的关键因素之一。为此提出了一种基于多特征融合和改进级联森林(improved cascade forest,ICF)的燃烧状态识别策略。首先,采用人工多曝光图像融合去雾算法、特征归一化、陷波滤波、中值滤波等预处理手段进行去雾和去噪处理,获得清晰图像;然后,提取图像的亮度、火焰、颜色和主成分等多特征,从多个视图进行图像表征,并基于互信息对多特征进行约简;最后,将约简特征输入ICF模型以建立MSWI过程燃烧状态识别模型。基于北京某焚烧发电厂的实际火焰进行实验验证,结果表明所构建的模型可达到96.01%的识别准确率。
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关键词
城市固废焚烧
燃烧状态识别
特征提取
互信息
级联森林
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职称材料
题名
基于多特征融合和改进级联森林的MSWI过程燃烧状态识别
1
作者
汤健
潘晓彤
夏恒
李帷韬
机构
北京工业大学
信息科学技术学院
北京工业大学北京智慧环保实验室
合肥
工业
大学
电气与自动化工程学院
出处
《控制工程》
北大核心
2025年第2期306-316,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(62073006,62021003,62373017)。
文摘
准确识别城市固废焚烧(municipal solid wastes incineration,MSWI)过程的燃烧状态是提高焚烧效率、降低污染排放的关键因素之一。为此提出了一种基于多特征融合和改进级联森林(improved cascade forest,ICF)的燃烧状态识别策略。首先,采用人工多曝光图像融合去雾算法、特征归一化、陷波滤波、中值滤波等预处理手段进行去雾和去噪处理,获得清晰图像;然后,提取图像的亮度、火焰、颜色和主成分等多特征,从多个视图进行图像表征,并基于互信息对多特征进行约简;最后,将约简特征输入ICF模型以建立MSWI过程燃烧状态识别模型。基于北京某焚烧发电厂的实际火焰进行实验验证,结果表明所构建的模型可达到96.01%的识别准确率。
关键词
城市固废焚烧
燃烧状态识别
特征提取
互信息
级联森林
Keywords
MSWI
combustion state recognition
feature extraction
mutual information(MI)
cascade forest
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多特征融合和改进级联森林的MSWI过程燃烧状态识别
汤健
潘晓彤
夏恒
李帷韬
《控制工程》
北大核心
2025
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