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基于SHAP可解释性分析与多特征融合的焦粉水分识别模型
安徽工业大学冶金工程学院;
合肥金星智控科技股份有限公司;
安徽省流程工业在线检测与智能系统重点实验室;
陕西氢能研究院有限公司
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袁溢
潘从元
章新宇
申远
陆伟文
龙红明
陈良军
张旭
余正伟
开通知网号
针对当前焦粉水分检测方法实时性差、抗干扰弱等瓶颈问题,本研究通过融合SHAP可解释性分析与多类异质图像特征提取技术,构建了基于SHAP可解释性分析与多特征融合的焦粉水分识别模型。该模型通过亮度校正算法消除亮度对纹理特征提取的干扰,结合小波变换提取焦粉...
机 构:
安徽工业大学冶金工程学院;
合肥金星智控科技股份有限公司;
安徽省流程工业在线检测与智能系统重点实验室;
陕西氢能研究院有限公司;
领 域:
冶金工业;
关键词:
烧结焦粉;
水分检测;
小波变换;
SHAP分析;
特征筛选;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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