為了充分利用煤炭資源，必須及時掌握煤質的變化規(guī)律。受測量方法和相關技術限制，傳統(tǒng)的煤質分析技術已不能滿足煤炭生產、加工和利用等過程的要求。煤質近紅外光譜分析技術是一種新興的煤質快速檢測方法，可實現(xiàn)煤質全元素的快速在線分析。由于該技術是一種間接分析方法，預測結果的準確性主要依賴于建模數據及方法。鑒于此，針對煤樣光譜數據存在的不穩(wěn)定因素多、維數高、特征變異范圍廣等問題，本書基于機器學習方法，建立相應的煤質近紅外光譜分析系統(tǒng)框架，并圍繞影響其應用的四個關鍵問題展開研究，具體包括：建模樣本優(yōu)化篩選研究，煤樣光譜數據的恢復處理研究，煤樣光譜數據壓縮處理研究，煤樣光譜定性與定量分析方法研究。最后，據此構建煤質的快速在線分析模型并進行應用研究。書中所形成的研究成果，近紅外光譜技術在煤質快速在線分析方面的應用，可大幅提高煤質近紅外光譜分析模型的預測準確度，具有重要的理論意義和實際應用價值。
鄂公網安備 42010302001612號 