浮选泡沫图像主成分的分类与识别
来源期刊：云南冶金2014年第3期
论文作者：刘小波
文章页码：76 - 79
关键词：浮洗泡沫图像;纹理;神经网络;
摘 要：通过对大量浮选泡沫图像的分析,获得能够表示泡沫层的特征参数。采用灰度共生矩阵法提取参数特征并对特征参数进行正交变换处理,然后用BP神经网络进行分类,获得不同类别的浮选效果。研究结果表明,对特征参数进行正交变换修正后,大大提高了分类识别的正确率。
刘小波
昆明冶金高等专科学校电气学院
摘 要：通过对大量浮选泡沫图像的分析,获得能够表示泡沫层的特征参数。采用灰度共生矩阵法提取参数特征并对特征参数进行正交变换处理,然后用BP神经网络进行分类,获得不同类别的浮选效果。研究结果表明,对特征参数进行正交变换修正后,大大提高了分类识别的正确率。
关键词：浮洗泡沫图像;纹理;神经网络;
