Multigrades Classification Model of Magnesite Ore Based on SAE and ELM
المؤلفون المشاركون
Mao, Yachun
Le, Ba Tuan
Liu, Xiaobo
Cheng, Jinfu
Che, Defu
Song, Liang
Xiao, Dong
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-08-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Magnesite is an important raw material for extracting magnesium metal and magnesium compound; how precise its grade classification exerts great influence on the smelting process.
Thus, it is increasingly important to determine fast and accurately the grade of magnesite.
In this paper, a method based on stacked autoencoder (SAE) and extreme learning machine (ELM) was established for the classification model of magnesite.
Stacked autoencoder (SAE) was firstly used to reduce the dimension of magnesite spectrum data and then neutral network model of extreme learning machine (ELM) was adopted to classify the data.
Two improved extreme learning machine (ELM) models were employed for better classification, namely, accuracy extreme learning machine (AELM) and integrated accuracy (IELM) to build up the classification models.
The grade classification through traditional methods such as chemical approaches, artificial methods, and BP neutral network model was compared to that in this paper.
Results showed that the classification model of magnesite ore through stacked autoencoder (SAE) and extreme learning machine (ELM) is better in terms of speed and accuracy; thus, this paper provides a new way for the grade classification of magnesite ore.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Mao, Yachun& Xiao, Dong& Cheng, Jinfu& Che, Defu& Le, Ba Tuan& Song, Liang…[et al.]. 2017. Multigrades Classification Model of Magnesite Ore Based on SAE and ELM. Journal of Sensors،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187727
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Mao, Yachun…[et al.]. Multigrades Classification Model of Magnesite Ore Based on SAE and ELM. Journal of Sensors No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187727
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Mao, Yachun& Xiao, Dong& Cheng, Jinfu& Che, Defu& Le, Ba Tuan& Song, Liang…[et al.]. Multigrades Classification Model of Magnesite Ore Based on SAE and ELM. Journal of Sensors. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187727
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1187727
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر