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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明提供一种基于AlexNet算法的低品位菱铁矿X射线透射预选抛废方法，涉及矿物加工技术领域，本发明使用X射线对菱铁矿样本进行透射，获取菱铁矿样本的成分数据，然后进行菱铁矿样本图像数据采集；并对图像数据进行预处理；利用改进的AlexNet算法对深度学习模型进行训练；对深度学习模型进行验证与调优；实现对菱铁矿进行智能预选。
主权项：1.一种基于AlexNet算法的低品位菱铁矿X射线透射预选抛废方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：使用X射线对菱铁矿样本进行透射，获取菱铁矿样本的成分数据；步骤2：进行菱铁矿样本图像数据采集；步骤3：对图像数据进行预处理；步骤4：利用改进的AlexNet算法对深度学习模型进行训练；步骤5：对深度学习模型进行验证与调优；步骤6：对菱铁矿进行智能预选。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种基于AlexNet算法的低品位菱铁矿X射线透射预选抛废方法
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