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申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：本发明公开了一种基于电磁探测的煤矸识别方法，包括：建立包含CIFAR数据集和静态煤矸电磁时频图数据集的原始数据集；对原始数据集进行卷积神经网络初始训练，得到包括最优模型参数的最优网络模型；将煤岩动态电磁时频图输入最优网络模型对网络进行更新训练，利用迁移学习将训练好的网络模型应用于煤岩动态电磁时频图进行训练，最终训练出迁移学习完毕的网络结构；对网络进行测试和验证之后，保存网络的结构参数，输入实时的动态煤矸电磁时频图进行识别。本基于电磁探测的煤矸识别方法可通过有效增加训练样本实现提高识别网络的精确度。
主权项：1.一种基于电磁探测的煤矸识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：Step1，建立包含CIFAR数据集和静态煤矸电磁时频图数据集的原始数据集；静态煤矸电磁时频图数据集的获取包括以下步骤：Step1-1，搭建静态煤矸混合物电磁探测实验平台，静态煤矸混合物电磁探测实验平台包括样本箱体、发射天线、接收天线、矢量网络分析仪和计算机，分别通过射频连接线与矢量网络分析仪电连接的发射天线和接收天线对应设置在样本箱体的两侧，矢量网络分析仪与计算机电连接，进行信号校准后将实验样本置入样本箱体内；Step1-2，启动矢量网络分析仪的信号发生器模块，通过发射天线和接收天线对样本箱体内的实验样本进行电磁探测实验，不断采集电磁信号数据、并将二维的电磁数据转换为时频图像保存形成静态煤矸电磁时频图数据集；Step2，对原始数据集进行卷积神经网络初始训练，设置包括训练迭代次数或监测网络性能指标的终止训练迭代条件，当网络达到预定的迭代次数或性能水平时停止训练，得到包括最优模型参数的最优网络模型；Step3，将煤岩动态电磁时频图输入最优网络模型对网络进行更新训练，利用迁移学习将训练好的网络模型应用于煤岩动态电磁时频图进行训练，并通过微调网络参数，使网络能够适应新的数据分布和特征表示，最终训练出迁移学习完毕的网络结构；Step4，对网络进行测试和验证之后，保存网络的结构参数，输入实时的动态煤矸电磁时频图即可进行识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 一种基于电磁探测的煤矸识别方法
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