基于注意力机制融合的ISSA-MCNN-BITCN放顶煤工作面煤矸石识别方法
本发明公开了一种基于注意力机制融合的ISSA‑MCNN‑BITCN放顶煤工作面煤矸石识别方法,属于煤矸识别技术领域。本发明方法集成了FFT和VMD技术对原始数据进行预处理,使用MCNN‑BITCN网络进行特征提取,使用改进麻雀算法直接优化MCNN‑BITCN的输入权重和偏差;该方法通过引入Fuch混沌映射、逆向学习策略、自适应参数调整策略和分阶段差分变异策略,提升算法的整体性能;本方法基于振动分类技术,能有效解决传统煤矸石识别方法易出现的适应性较差、精确率不高的问题。利用本方法能够解决由于工作面煤尘大、光线暗、噪声多等恶劣环境导致的煤矸识别精度不高的问题,进而能为液压支架的智能放煤提供技术支撑,对实现综放工作面的“无人化”或“少人化”开采具有重要的意义。