本發明公開了一種基于動力學響應與深度學習的采掘物特征識別方法,包括:在采掘頭動臂上設置多個采樣點,采集不同工況下每個采樣點處的應變響應數據;提取每個采樣點處的所述應變響應數據,通過特征提取、歸一化處理得到應變響應特征數據,根據應變響應特征數據針對不同工況的離散性,篩選出對各類工況敏感的采樣點,并將篩選出的采樣點的應變響應特征數據整理為數據集;將數據集輸入到采掘物特征識別網絡模型中進行迭代訓練,通過迭代訓練后的采掘物特征識別網絡模型識別各種工況下的采掘物種類和其厚度。本發明提出的識別方法實現了智能化采掘過程,解決了深海礦產資源采掘工作中基巖剔除工作量大、耗時長的問題。
聲明:
“基于動力學響應與深度學習的采掘物特征識別方法” 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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