“智能算法研究”专题（来源：《煤炭学报》）

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“智能算法研究”专题（来源：《煤炭学报》）

来源：煤炭学报

万物互联的人工智能时代已经来临，“理解数据”意味着可以通过恰当的人工智能算法，以具有上下文意义的方式分析数据。这在环境并不友好的煤矿井下更加适用。

行业视野: 智能化
类别; 83个
关键词; 53位
专家; 17篇
论文; 20639IP
点击量; 10070次
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不同照度下煤矸图像灰度及纹理特征提取的实验研究

作者(Author)：王家臣, 李良晖, 杨胜利

摘要：研究煤和矸石在不同照度下的响应特性,设计了差异照度煤矸图像采集系统,进行了煤矸图像采集实验,建立了煤矸灰度子图像数据库,对数据库中的子图像的灰度、纹理特征进行了提取,通过定义归一化特征差异指数以及基于支持向量机(SVM)对实验数据进行了分析与讨论。结果表明:在同一照度下,煤和矸石在灰度及纹理特征上存在差异,且随着照度的改变,煤和矸石的特征也发生变化,同时两者的变化规律存在显著差异。基于不同特征的SVM分类器的识别正确率不同,照度的变化也会对分类器的识别正确率产生影响;当考虑照度因素后,分类器的识别正确率最大增加了13. 31%,此外基于多特征多照度融合的SVM分类器性能较好,识别正确率为98. 39%。

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煤炭学报

2018年第11期

1283

717
局部约束的自学习煤岩识别方法

作者(Author)：伍云霞, 孟祥龙

摘要：针对训练样本不足情况下的煤岩图像识别问题,提出了一种局部约束的自学习(LCSL)煤岩识别方法。该方法首先从辅助数据中通过局部约束的字典优化模型获取高层结构特征,这些辅助数据是无标签的非煤岩自然图像,与煤岩图像的特征分布不同,且更容易获取;然后利用学习的高层结构特征结合局部约束线性编码提取煤岩图像特征;最后利用SVM算法对煤岩图像进行分类识别。实验表明:通过该方法得到的特征能够有效地表征煤岩图像,具有很强的鉴别性和鲁棒性,达到了很好地识别效果,相比于原有煤岩识别方法平均识别率提高了1%～3%。

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煤炭学报

2018年第09期

1091

455
矿井井筒中电磁波传播特性研究与无线通信试验

作者(Author)：薛少华, 谭建平, 邓积微, 石理想

摘要：为获得矿山井筒环境中的无线信道特性,在矿山井筒中开展了2.4 GHz典型电磁波频段在定向天线点对点通信形式下的窄带与宽带测量试验,呈现了路径损耗、时延扩展等关键信道参数及其分布规律并与地下巷道信道进行了对比讨论。结果表明:路径损耗系数小于自由空间,表现出波导效应;RMS时延扩展符合对数正态分布,其均值小于巷道中的测量结果;随罐笼深度的增加,RMS时延扩展先增加后减小;90%相干度带宽在绝大多数情况下小于12 MHz,可传输视频、语音、数据;综合来看井筒环境中信道条件良好。在信道认知的基础上设计了基于WLAN的罐笼无线视频监控系统,该系统在现场运行一年多效果良好。这些研究对井筒通信与监测系统设计提供了重要依据和参考。

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煤炭学报

2018年第08期

1015

413
边缘融合的多字典超分辨率图像重建算法

作者(Author)：程德强, 陈亮亮, 蔡迎春, 游大磊, 屠屹磊

摘要：由于煤矿井下特殊的环境导致井下图像一般比较模糊和边缘特征比较弱,而目前基于字典学习的图像超分辨率重建算法通常是将全部图像块利用训练的单一字典进行重建,忽视了各图像块之间的差异性,不利于重建边缘不清晰的矿井图像。结合矿井图像特征提出一种边缘融合的多字典超分辨率图像重建方法,该算法根据各图像块的梯度统计信息将图像块进行分类并训练对应的字典库,重建时将不同字典重建的图像块融合成完整的高分辨率图像;此外为了提高图像的边缘信息,预处理阶段低分辨率图像进行边缘融合以增强边缘特征,重建的高分辨率图像利用学习的先验知识进行边缘融合以修正重建过程中出现的误差。实验表明,该算法的重建效果优于其它基于字典学习的超分辨率图像重建方法,能够很好地重建图像的边缘细节,并抑制重建过程中产生的重影和振铃效应,平均PSNR值提高1.19 d B。

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煤炭学报

2018年第07期

1070

475
基于小波包与SOM神经网络的截齿磨损状态识别

作者(Author)：张强, 顾颉颖, 刘峻铭, 刘志恒, 田莹

摘要：为实现采煤机截割过程中截齿磨损状态的实时在线监测,采用声发射传感器对不同磨损程度截齿截割时的声发射信号进行采集,采用小波包分析方法分析声发射信号不同频带能量的变化规律,建立能量值的样本空间,构建基于SOM神经网络的截齿磨损识别模型,实现对截齿不同磨损状态的在线监测。通过随机测试实验对截齿磨损状态识别模型进行验证,结果表明,基于小波包分析与SOM神经网络的截齿预测磨损状态识别模型识别精度较高,测试样本识别精度约95%。研究结果为准确识别截齿的磨损状态、提高采煤机的工作效率提供一种重要的技术手段。

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煤炭学报

2018年第07期

1237

392
基于TOA/DOA参数估计的隧道高分辨率无源移动目标定位

作者(Author)：张晓光, 孙彦景, 霍羽, 王刚, 高芳

摘要：精确无源移动目标定位是隧道、矿井巷道等复杂地下空间人员安全、灾后及时施救的关键技术之一。提出一种基于TOA/DOA参数估计的隧道高分辨率无源移动目标定位方法。鉴于隧道巷道内静物回波信号的多径较多且衰落严重,基于特征值分解的零陷设计思路给出适合低信噪比条件下的最小范数强干扰抑制方法,抑制直达波和静物回波多径干扰信号,检测接收移动目标反射波;同时,为了克服隧道内的纳秒级密集多径和背景噪声,提出基于互高阶谱的RMCHS参数估计算法(Root Min-norm based on Cross High-order Specture,RMCHS),在低信噪比条件下进行高分辨率的TOA/DOA参数估计,从而实现基于TOA/DOA参数估计的隧道高分辨率无源移动目标定位。仿真实验表明,提出的强干扰抑制方法和RMCHS算法在隧道/巷道环境下有很强的鲁棒性,显著优于比较算法,减小了噪声和纳秒级密集多径对算法性能的影响。

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煤炭学报

2018年第07期

1684

456
异步测时矿井人员精确定位方法

作者(Author)：孙哲星, 孙继平

摘要：现有矿井人员定位方法定位误差大,难以满足煤矿事故救援、运输和机电事故防治等需求。为提高矿井人员定位精度,提出了异步测时矿井人员精确定位方法:在井下巷道中间隔一定距离安装定位分站,保证相邻分站可相互无线通信,定位卡可与两个邻近分站同时进行通信。任一定位发起分站向通信范围内的定位卡和相邻分站发送测距信号,相邻分站收到测距信号后也向定位卡发送测距信号,定位卡分别向定位发起分站和相邻分站回复应答信号。定位发起分站收到定位卡回复的应答信号后,计算收发测距信号时间。相邻分站收到定位卡回复的应答信号后,计算收发测距信号时间,并将其发送给定位发起分站。定位发起分站根据本分站和相邻分站收发测距信号时间、本分站与相邻分站间距和信号传输速度,计算出定位卡距本分站和相邻分站距离。异步测时法测距仅与分站收发测距信号时间有关,与信号强度无关,定位精度不受信号发送功率、接收灵敏度和信号传输衰减影响。异步测时法与定位卡时钟无关,大大降低了定位卡复杂度和成本,同时也不需要定位分站之间同步,降低了定位分站复杂度和成本。仿真实验表明,在时钟频率偏移相同等实验条件下,TWR和SDS-TWR等其他矿井人员精确定位方法的定位误差是异步测时法定位误差2倍以上。

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煤炭学报

2018年第05期

1190

547
基于测距值二次重构的弯曲巷道目标定位方法

作者(Author)：孙继平, 蒋恩松

摘要：在矿井地下巷道环境下,多径效应和非视距信号会造成TOA测距精度大幅下降。针对这一问题,在研究井下巷道扩频测距偏差产生机制的基础上,发现非视距信号与视距信号在接收端有相似的时延统计规律,据此,提出了一种适用于弯曲巷道的基于测距值二次重构的定位方法,由于矿井巷道的位置、走向是已知的,为巷道内移动目标的位置估计带来了许多有利的空间约束,因此,方法充分利用了巷道的位置信息,首先对弯曲巷道的NLOS测距值进行第1次重构以获得移动目标与相应基站直线距离的估计值,利用此重构值建立观测方程;接着第2次重构将观测方程的解点投影到巷道空间,获得位置估计点;最后,设计卡尔曼滤波器进一步优化位置估计点的定位精度,从而实现在更为一般的曲线巷道下的定位。仿真结果表明,方法在平均曲率为0~0.30的弯曲巷道中具有较为理想的定位精度;进而在平均曲率为0.192的某地铁人行弯曲通道所做的实测实验显示,方法定位均方根误差为0.891 m,误差累积分布理想,适用于井下人员精确定位。

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煤炭学报

2018年第01期

1027

412