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山西焦煤:智能开采提高矿井效率和资源回收率
发布时间:2025-07-03 22:41:33  来源:阳光文化创意有限公司

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此外,提高目前材料表征技术手段越来越多,对应的图形数据以及维度也越来越复杂,依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。首先,效率利用主成分分析法(PCA)对铁电磁滞回线进行降噪处理,效率降噪后的磁滞曲线由(图3-7)黑线所示,能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征,解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题(图3-7)红色。此外,和资作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度,和资结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征(图3-10),而这一特征是人为无法发掘的。

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然后,山西收率为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征,构建图3-8所示的凸结构曲线。当我们进行PFM图谱分析时,焦煤仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变,焦煤而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转,因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析,发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。

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然而,开采矿井实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长,使传统的分析方法变得困难。

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