基于稀疏化神经网络的浮选泡沫图像特征选择
CSTR:
作者:
作者单位:

1. 华东交通大学 电气与自动化工程学院,南昌 330013;2. 江西省先进控制与优化重点实验室,南昌 330013;3. 西北工业大学 光学影像分析与学习中心,西安 710072

作者简介:

通讯作者:

E-mail: zhujyemail@163.com.

中图分类号:

TP183

基金项目:

国家自然科学基金项目(61733005);国家自然科学基金地区项目(61563015,61963015,61863014);江西省自然科学基金项目(20171ACB21039,20192BAB207024);江西省教育厅科技项目(GJJ150552).


Selection method for froth image characters based on sparse neural network
Author:
Affiliation:

1. College of Electrical and Automation,East China Jiaotong University,Nanchang 330013,China;2. Key Laboratory of Advanced Control and Optimization of Jiangxi Province,Nanchang 330013,China;3. Center for Optical Image Analysis and Learning,Northwestern Polytechnical University,Xián 710072,China

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    摘要:

    针对泡沫特征复杂繁多不利于建模控制的问题,提出一种基于稀疏化神经网络的泡沫图像特征选择方法.相较于大部分稀疏模型以线性回归模型作为损失函数的情况,选择以更为贴近实际工业过程非线性特点的神经网络模型作为损失函数,并加入$L_{2,1

    Abstract:

    Aiming at the problem that the froth characteristics are complicated and not conducive to the modeling control, this paper proposes a bubble image feature selection method based on sparse neural networks. Compared with most sparse learning methods, the linear regression model is used as the loss function. The neural network model closer to the nonlinear actual industrial process is used as the loss function, and the $L_{2,1

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

朱建勇,黄鑫,杨辉,等.基于稀疏化神经网络的浮选泡沫图像特征选择[J].控制与决策,2021,36(7):1627-1636

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  • 在线发布日期: 2021-06-16
  • 出版日期: 2021-07-20
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