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申请/专利权人：成远矿业开发股份有限公司
申请日：2024-04-01
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261050A
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27;G06F18/10;G06N3/126;G06F18/2135;G06N3/048;G06N3/084;G06N3/0464;G01N21/25;G01N3/40
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明提供了一种基于机载高光谱的爆破参数设计方法，具体步骤为：首先使用SVCHR‑1024便携式地物光谱仪收集爆破区域的岩石样品光谱，经过连续统去除、SG平滑、多元散射校正三种预处理方法减少了噪声的影响，同时，通过建立比值RI、差值DI、归一化差值NDI这三种光谱指数，评估光谱指数与含量的相关性系数r。其次，利用遗传算法以及主成分分析法对数据进行降维处理，通过径向基神经网络算法处理降维后的样品数据，随后建模，进一步反演成分含量。最后，结合实验室测得的样品硬度，建立卷积神经网络模型模拟样品含量与硬度的关系，后续快速获得矿区岩石硬度信息获得合理的爆区孔网参数。本方法可通过机载高光谱技术快速、高效地识别爆区岩石硬度，并基于岩石的硬度合理设计爆区孔网参数，对孔网参数的高效设计及智能爆破的推动具有重要的理论及工程意义。
主权项：1.一种基于机载高光谱的爆破参数设计方法，其特征在于，该方法分为以下步骤：S1：采集爆破区域的岩石样品光谱，经过多元散射校正、SG平滑、连续统去除三种方法对光谱数据进行预处理，降低噪声对数据产生的影响，建立差值DI、比值RI、归一化差值NDI三种光谱指数，评估光谱指数与岩石组成成分的相关性系数r。S2：利用遗传算法以及主成分分析法对数据进行降维处理，通过径向基神经网络算法处理降维后的样品数据，随后建模进一步反演岩石组成成分含量。S3：通过三轴试验机在实验室条件下测定岩石样品硬度，设置样品硬度标签，建立BP神经网络模型，建立样品含量与硬度的关系。S4：评估模型训练精度，为后续快速获得矿区岩石硬度信息提供合理的模型，由岩石的普氏系数得到爆破参数，并应用与现场爆破作业。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成远矿业开发股份有限公司 一种基于机载高光谱的爆破参数设计方法
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