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确定相空间重构参数的一种新方法
- 用相点的惯量矩来描述相轨迹在相空间中展开的程度，用相点的惯量矩的相对变化来描述相轨迹展开的快慢。导出了相点关于主对角线的、与重构参数有关的惯量矩公式。用该公式计算了相点的惯量矩的相对变化，选出了不同维数的延迟时间。从非零延迟时间中选出的最小维数就是嵌入维数，该非零延迟时间就是最终确定的延迟量。用此方法获得的参数重构出的相轨迹质量较好，且具有抗噪能力强。
结合双模多尺度 ＣＮＮ 特征及自适应深度ＫＥＬＭ 的浮选工况识别
- 针对可见光图像特征驱动的浮选工况识别方法的不足，提出一种基于双模态图像多尺度 ＣＮＮ 特征及自适应深度自编码核极限学习机（Ｋｅｒｎｅｌ Ｅｘｔｒｅｍｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅ，ＫＥＬＭ）的浮选工况识别方法。先对泡沫的可见光、红外图像进行非下采样剪切波多尺度分解，设计双通道 ＣＮＮ 网络对双模态多尺度图像进行特征提取及融合，将多个双隐层自编码极限学习机串联成深度学习网络对 ＣＮＮ 特征逐层抽象提取，然后通过核极限学习机映射到更高维空间进行决策，最后改进量子细菌觅食算法并应用于深度自编码