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申请/专利权人：中南大学

摘要：本发明公开了一种基于微分频域特征的浮选过程关联泡沫图像特征选择方法，包括：对数据集进行预处理；对已提取浮选泡沫图像的表观特征序列进行滤波并求微分，并对微分序列进行中值滤波；提出结合微分频域特征的改进灰色关联分析算法；利用灰色关联系数加权选择特征。本发明的方法可以有效的结合原始特征数据以及特征的变化趋势，充分分析以时序、因果为基本关系的泡沫浮选图像特征数据，实现在基准数据分析模型上，进一步提高对各类特征敏感的数据预测精度，为加药量、品位预测等模型建立提供预处理的新方法。

主权项：1.一种基于微分频域特征的浮选过程关联泡沫图像特征选择方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：对泡沫浮选图像表层特征相关数据进行预处理得到泡沫图像表层特征数据序列；S2：将泡沫图像表层特征数据序列相邻两时刻的差值视作其微分特征，对表层特征数据序列和微分特征进行滤波，得到滤波后表层特征序列和滤波后微分特征序列；S3：采用快速傅里叶变换算法将滤波后表层特征序列和滤波后微分特征序列在同范围频域上进行映射得到表层特征频域序列和微分特征频域序列；S301、采用快速傅里叶变换算法计算和时序序列的频率范围；S302、根据时序序列的复频域值在相同范围频域上计算信号的振幅： 其中，Af为f频率上的振幅，cf为f频率上的复频域值，fs为采样频率；S303、得到振幅Af随频率f变化的表层特征频域序列Afk和微分特征频域序列S4：根据改进灰色关联分析方法，结合表层特征频域序列和微分特征频域序列分别计算各个特征与品位指标变量的灰色关联系数；S401、计算某子集特征值与因变量的差值矩阵：mfk＝|Afk-yf|其中，mfk是第k个特征在频率f和因变量y的振幅差值绝对值，Afk是第k个特征在频率f的振幅，yf是因变量在频率f的振幅；S402、得到差值矩阵的最大值mmax和最小值mmin；S403、求各特征的改进灰色关联系数： 其中，GRAk为第k个特征的灰色关联系数，下标q，q＝1,2,3,…,Q为第q个特征子集，mqmin为第q个特征子集差值矩阵的最小值，mqmax为第q个特征子集差值矩阵的最大值，ρ为分辨系数，xqtk为第q个特征子集的第k个特征在频率f的振幅，yqt为第q个特征子集在频率f的振幅；S5、利用所得灰色关联系数，设置灰色关联系数阈值ε，选择nε个特征得到特征子集Xε。

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权利要求：

百度查询： 中南大学 一种基于微分频域特征的浮选过程关联泡沫图像特征选择方法