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基于PSO-SVM算法和圖像識別的圍巖質量在線分級方法

1255   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-06 00:30:03
本發明提出了一種基于PSO?SVM算法和圖像識別的圍巖質量在線分級方法，其步驟為：選擇實時獲取的圍巖地質參數和掘進參數作為輸入指標；利用巖渣圖像拍攝裝置對TBM皮帶機上的巖渣進行圖像拍攝，利用圖像識別處理方法獲取巖渣的粒度分布；基于PSO?SVM智能算法構建圍巖分級理論下的SVM學習模型，將學習樣本數據輸入SVM學習模型；利用PSO算法優化SVM學習模型的參數，利用優化參數建立SVM預測模型，將檢驗樣本數據組成的樣本訓練集輸入到SVM預測模型，得到圍巖實時分級輸出結果。本發明基于粒子群的支持向量機算法對圍巖進行實時分級，可準確預測當前掘進地層的圍巖質量，實現掘進參數的適時調整優化，保障安全高效施工。
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“基于PSO-SVM算法和圖像識別的圍巖質量在線分級方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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