一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在磁鐵礦分選中的應(yīng)用

摘要： 傳統(tǒng)磁鐵礦磁選方法由于磁感應(yīng)強度受限，導(dǎo)致大粒度礦石的分選精度低。針對粒度大于20 mm的磁鐵礦石，對其磁感應(yīng)信號進行分析，建立了一種改進的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1D-CNN)磁鐵礦石識別分類模型。首先，將采集的磁感應(yīng)信號去除直流分量；其次，將該信號作為1D-CNN模型的輸入，通過卷積層與池化層自適應(yīng)地提取信號特征；最后，輸出層利用Softmax邏輯回歸實現(xiàn)磁鐵礦石磁感應(yīng)信號的分類...