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近红外光谱数据驱动的煤质分析
本书聚焦近红外光谱技术在煤质分析中的创新应用,针对传统方法效率低、成本高、破坏性大等问题,提出光谱数据驱动的高效无损检测方案。围绕煤质水分、灰分、挥发分及发热量等核心指标,系统研究光谱数据预处理、深度学习建模与工业系统开发三大关键技术:构建基于欧氏距离和拉依达准则的异常数据清洗方法,有效消除光谱噪声干扰;创新应用卷积神经网络、注意力机制等算法,突破小样本数据建模瓶颈,实现煤质多指标高精度预测;基于PyQt框架研发专用分析系统,推动技术从实验室向工业在线检测转化。研究成果在煤矸石智能分选、煤源追溯、煤质工业分析等场景中显著提升效率,助力煤炭生产提质增效与节能减排。
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