基于复杂网络的矿物浮选泡沫图像纹理提取与分类方法

基于旋转分类模糊纹理谱的矿物浮选泡沫平滑度分析

针对于矿物浮选进程中付与率难以在线检测的下场,提出了一种付与率料想方式.付与最小二乘反对于向量机结构料想模子,以图像特色作为模子输入,经由交织验证实现模子参数优化.为提取泡沫特色,经由盘算图像相对于血色份量提取色调特色,松散聚类与分水岭方式联系泡沫图像并提取尺寸特色,行使像素阐发方式提取承载量特色,付与网像对于的相关性阐发方式提取泡沫速率、破碎率等动态特色,并对于泡沫特色与付与率举行了相关性阐发.试验下场评释,该方式能实用料想付与率.

基于机器视觉的矿物浮选过程监控技术研讨进展

针对表征矿物浮选工况的泡沫图像特征冗余性大的问题,提出了一种无监督约简的浮选泡沫图像特征选择方法.该方法首先定义敏感性指数,并基于敏感性指数约简得到与工况相关的敏感图像特征集;然后针对敏感图像特征之间的自相关性,提出基于粗糙集属性重要度的敏感图像特征集约简方法;最初将该方法应用于金锑浮选过程,并利用工业现场数据进行测试,证明了该方法的有效性,为基于机器视觉的浮选过程监控创造了条件.

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。