基于微波谱自适应融合的煤炭含水率预测方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于微波谱自适应融合的煤炭含水率预测方法，其特征是，所述煤炭含水率预测方法包括：构建基于深度学习的微波谱自适应融合模型，其中，所述微波谱自适应融合模型包括特征提取模块以及与所述特征提取模块适配连接的融合输出模块；对任一煤炭标本进行含水率预测时，获取所述煤炭标本的微波谱信息，并将所获取的微波谱信息加载至微波谱自适应融合模型，其中，所获取的微波谱信息至少包括所述煤炭标本的微波反射幅值谱、微波反射相位谱、微波透射幅值谱以及微波透射相位谱；利用特征提取模块对接收的微波谱信息进行特征提取，以在特征提取后至少得到微波反射幅值特征、微波反射相位特征、微波透射幅值特征以及微波透射相位特征；将特征提取模块提取的微波反射幅值特征、微波反射相位特征、微波透射幅值特征以及微波透射相位特征在融合输出模块内融合，以在融合后输出所述煤炭标本的含水率预测值。