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公开(公告)号：CN113469034A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110737579.X
申请日：2021-06-30
Applicant: 鄂尔多斯应用技术学院
Abstract: 本发明公开了一种MFO‑FOA的混合优化算法，并进行了一些仿真，以验证其有效性和优越性。然后，利用提出的MFO‑FOA算法找出RBFNN的最优网络参数，以实现出色的泛化能力和预测性能。此外，通过变分模式分解对收集的信号进行分解，并使用包络熵和峰度来提取前三个固有模式函数分量的特征。从三类传感器数据获得的特征向量被用于构造RBFNN分类器。此外，引入具有证据相关系数的D‑S证据理论，融合了三个RBFNN分类器的初步识别结果。最后，建立了自行设计的采煤机切割煤岩的实验平台，并提供了一些实验。基于实测数据的实验结果表明，该方法可以有效地识别煤岩切割状态，且精度较高。
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