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申请/专利权人：山西大学
摘要：本申请属于煤炭分析领域，具体公开了一种基于NIRS‑XRF联用的多煤种煤炭发热量测定方法及系统，方法包括：获取待测煤炭的NIRS光谱和XRF能谱；将煤炭的NIRS光谱和XRF能谱数据输入到训练好的煤种识别模型，确定煤炭的煤种；煤种识别模型为XGBoost模型，XGBoost模型通过Boosting算法迭代训练，其超参数采用遗传算法GA优化，目标函数通过加法模型和前向分步算法优化，且每轮迭代中XGBoost模型利用贪心算法确定分类回归树CART的最佳分裂点；将煤炭的NIRS光谱和XRF能谱数据输入到训练好的对应煤种的亚类模型，确定煤炭的发热量。通过本申请，先通过XGBoost进行煤种识别，后通过亚类模型预测的策略显著提高了发热量测量的准确性。
主权项：1.一种基于NIRS-XRF联用的多煤种煤炭发热量测定方法，其特征在于，包括：获取待测煤炭的NIRS光谱和XRF能谱；将所述煤炭的NIRS光谱和XRF能谱数据输入到训练好的煤种识别模型，确定煤炭的煤种；所述煤种识别模型为XGBoost模型，用于基于煤炭的NIRS和XRF识别煤炭的种类，所述XGBoost模型通过Boosting算法迭代训练，其超参数采用遗传算法GA优化，目标函数通过加法模型和前向分步算法优化，且每轮迭代中XGBoost模型利用贪心算法确定分类回归树CART的最佳分裂点；将所述煤炭的NIRS光谱和XRF能谱数据输入到训练好的对应煤种的亚类模型，确定所述煤炭的发热量；所述亚类模型用于基于对应煤种煤炭的NIRS光谱和XRF能谱预测煤炭的发热量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山西大学 基于NIRS-XRF联用的多煤种煤炭发热量测定方法及系统
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