虚拟样本及其在煤显微结构中的应用

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2、研究成果，也不包含为获得安徽一业大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料－。与我同Ｘ作的同志对本研究所做的任何贡献均ｔ在论文中做了明确的说明并衷示了谢意。Ｉ沁：抑豁名：到瑞口期巧关于论文使用授权的说明本人完伞了解安徽Ｔ业大学有关保留］、使用学位论义的规定，艮Ｉ：学校巧权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校ｎｒＵＡ公巧论文的余部或部分内容，可ｔｕ采用影印、缩印或其他复制手段保脊论义保密的论义在解密后应遵循此规定。，签名．：导师综名；少扛。期，：加，屋ｒ安徽工业大学硕士学位论文虚拟样本及其在煤显微结构中的应用论文题目：Vir

3、tualSampleandItsApplicationintheCoalMaceralClassification作者：孙瑞学院：电气与信息工程学院指导教师：王培珍单位：安徽工业大学协助指导教师：单位：单位：论文提交日期：2016年05月19日学位授予单位：安徽工业大学安徽马鞍山243002虚拟样本及其在煤显微结构中的应用摘要对煤岩显微组分进行分类与识别，建立煤岩显微组分参数与煤的性质之间的关系对煤的高效清洁利用具有极其重要的意义。由于煤岩的某些组分难以获取丰富的样本，为准确分类带来困难。研究表明，虚拟样本技术是一种扩充训练样本集、提高学习机泛化能力的有效手段。鉴于此，本文在分析煤

4、岩显微图像信息特征的基础上，对基于高斯分布的虚拟样本生成方法进行改进，以此对煤岩显微图像的初始样本集进行扩充，以提高分类算法的准确率。本文主要工作如下：（1）在广泛查阅相关文献的基础上，概述煤岩显微组分分类识别及虚拟样本构造方法的研究现状。（2）特征提取及特征选择以镜质组为例，提取基于灰度直方图的5个统计特征量、基于灰度共生矩阵和行程长度的16个纹理特征。分析各组分特征量的分布特点，并从中选择既符合高斯分布又能有效区分各组分的特征量建立特征参量集。（3）虚拟样本的构建对基于高斯分布的虚拟样本构造方法进行改进。改进后的方法首先采用最大似然估计求取有效特征量的均值、方差，由此构造高斯分

5、布函数，再在初始样本周围依据该高斯分布随机地生成一定数目的虚拟样本，并将虚拟样本添加到初始训练样本中生成新的训练样本集。（4）实验与验证为了验证初始样本数对虚拟样本生成及分类结果的影响，分别从每个组分选择5、10、15、20幅煤显微图像提取其有效特征作为训练集Ⅰ。为了验证添加的虚拟样本个数对分类结果的影响，选择分别添加5、10、15、20、25个虚拟样本到初始样本集Ⅰ中形成新的训练样本集Ⅱ。构建径向基函数支持向量机分类器，分别采用训练集Ⅰ、Ⅱ训练分类器，用测试样本集进行测试，定义总体分类准确率以对算法的效果进行验证。（5）将上述方法应用于惰质组、壳质组，分析虚拟样本对分类结果的影响

6、及算法的适应性。本文的主要特色与创新之处在于：针对煤岩显微组分分类中有些类别样本数稀少问题，引入虚拟样本的技术，实现对煤岩显微组分样本集的有效扩充；依据煤岩显微组分特征量的统计特点，采用最大似然法估计高斯分布的参数，对原有基于高斯分布的虚拟样本构造方法进行了改进；提高了分类的整体正确率和分类器的泛化能力。关键词：煤，显微组分，虚拟样本，分类，泛化能力，支持向量机I虚拟样本及其在煤显微结构中的应用AbstractClassifyingandrecognizingcoalmacerals,buildingtherelationshipbetweenmaceralsparametersa

7、ndcoalpropertiesaccuratelyhaveimportantsignificanceforefficientandcleanutilizationofcoal.However,richsamplesofsomemaceralsarenotsoeasytoobtainedthatmakesclassificationdifficult.Researchshowedthatthevirtualsampletechnigueisaneffectivemea