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ECT Image Recognition of Pipe Plugging Flow Patterns Based on Broad Learning System in Mining FillingReconocimiento de Imágenes de ECT de Patrones de Flujo de Tapado de Tuberías Basado en un Sistema de Aprendizaje Amplio en Rellenado Minero.

Resumen

El proceso de relleno de minería, cuando la lechada es transportada al vacío por el conducto de relleno, es muy importante para encontrar la ubicación y tamaño de la formación de costras en el conducto de relleno a tiempo para la operación segura y estable del conducto de relleno de la mina. Es un trabajo de investigación importante detectar diferentes patrones de flujo después de la reconstrucción de secciones bidimensionales en el conducto de relleno cerrado basado en el método de visualización de ECT (tomografía de capacitancia eléctrica). El flujo de lechada en el conducto se considera como un flujo de dos fases, y la distribución de formas múltiples fue reconstruida en imágenes por ECT y reconocida de manera inteligente por el algoritmo del sistema de aprendizaje amplio (BLS). BLS es una red neuronal feedforward con pocos parámetros de optimización y una rápida velocidad de entrenamiento. En este documento, tres características de las imágenes de muestra de dos fases, el número de bloques regionales, la redondez de los

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