运用GA-SVM模型的砂石骨料分类方法

摘要：

提出一种能够直接从破碎工序上识别骨料成分的算法模型.在花岗岩、石灰石、灰绿岩三种骨料剪切破碎实验的基础上,获取其相关物理特征量;然后,采用遗传算法(GA)与支持向量机(SVM)相结合的算法,对破碎、筛分后的人工砂石骨料物理特征量进行训练,建立人工砂石骨料分类的GA-SVM模型.研究结果表明:所提GA-SVM模型具有较强的分类效果,能够较好地识别人工砂石骨料成分;与传统的BP神经网络、偏最小二乘法相比,其分类准确率高.

关键词：人工砂石、骨料分类、破碎工序、遗传算法、支持向量机

所属期刊栏目：41

分类号：TU528.041(建筑材料)

资助基金：国家自然科学基金青年科学基金资助项目;福建省教育厅中青年教师教育科研资助项目

在线出版日期：2020-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：137-141