矿产保护与利用2024，Vol.44Issue(5)：P.93-99,7.DOI:10.13779/j.cnki.issn1001-0076.2024.08.005
基于泡沫图像特征加权K近邻算法的锌矿浮选工况识别方法
罗靓 1彭成 2罗浩1
作者信息
- 1. 湖南工业大学计算机学院,湖南株洲412007
- 2. 湖南工业大学计算机学院,湖南株洲412007 中南大学自动化学院,湖南长沙410083
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摘要
关键词
浮选工况识别/泡沫图像特征/K近邻算法/特征加权分类
矿业与冶金引用本文复制引用
罗靓,彭成,罗浩..基于泡沫图像特征加权K近邻算法的锌矿浮选工况识别方法[J].矿产保护与利用,2024,44(5):P.93-99,7.
