【摘 要】
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快速准确的识别突水类型和突水来源对煤矿安全开采具有重要意义,激光诱导荧光(LIF)技术在检测中具有快速性和灵敏性,将LIF应用于煤矿突水的检测,再结合模式识别算法,可快速识
【机 构】
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安徽理工大学电气与信息工程学院,阜阳师范学院计算机与信息工程学院,SchoolofElectronicandElectricalEngineering
【基金项目】
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国家“十二五”科技支撑计划重点项目(2013BAK06B01);国家安全生产重大事故防治关键技术科技项目(anhui-0001-2016AQ);国家自然科学基金项目(51174258);安徽省自然科学基金面上项目(1808085MF202);安徽省高校科学研究重大项目(KJ2018ZD036)资助
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快速准确的识别突水类型和突水来源对煤矿安全开采具有重要意义,激光诱导荧光(LIF)技术在检测中具有快速性和灵敏性,将LIF应用于煤矿突水的检测,再结合模式识别算法,可快速识别出突水来源。目前用于识别水样光谱的算法过于依赖预先建立的水样光谱数据库,当突水水源不在该库中时,易引发误识别。无监督学习算法DBSCAN在聚类时不需样本集的标签和类别信息,能降低对未知类别的误识别,因此把DBSCAN算法用于突水的激光诱导荧光光谱识别,并将MVO用于DBSCAN的参数寻优,省去繁琐的人工参数寻优过程。实验中,从谢桥煤矿
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