作者：黄育飞,文汝亮

作者单位：河池学院,北京金隅通达耐火技术有限公司

会议录名称：第十七届全国耐火材料青年学术报告会

出版年：2020-10-12

起页：1

止页：6

总页数：6

馆藏号：

分类号：TQ175

语种：中文

会议名称：第十七届全国耐火材料青年学术报告会

会议地点：中国河南洛阳

会议时间：2020-10-12

会议主办者：中国金属学会、河南省科学技术协会和洛阳市人民政府

关键词：MATLAB,固废物,图像分类,深度学习,卷积神经网络

内容简介

选取锌挥发窑冶炼后的耐火固废物作为分类样本研究整体固废物的分类。根据固废物成分特征收集原始物料图像集，基于 MATLAB 搭建了神经网络智能训练与测试模型，训练测试了原始物类图像集，进而探讨测试炼锌挥发窑冶炼用后固废物基于图像特征的机器学习与神经网络智能识别，得到了可用的分类分选模型。通过模型对固废物进行分类验证成功率达 82%以上。研究可为当前工业冶炼用后固废物高效快速、低成本且智能的识别分选提供了一种可行的参考。