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J-GLOBAL ID：201902256929453404   整理番号：19A0055531

Tamuraテキスチャの特徴に基づく石炭殻質グループのミクロ成分の分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of Macerals in Exinite of Coal Based on Tamura Features

著者 (4件)： Wang Peizhen (安徽工業大学電气与信息工程学院,安徽馬鞍山 243032;安徽工業大学冶金減排与資源綜合利用教育部重点実験室,安徽馬鞍山 243032) ,  Ren Jiang (安徽工業大学電气与信息工程学院,安徽馬鞍山,243032) ,  Du Cunling (安徽工業大学電气与信息工程学院,安徽馬鞍山,243032) ,  Zhang Dailin (安徽工業大学煤的潔浄転化与綜合利用安徽省重点実験室,安徽馬鞍山,243032)
資料名： Anhui Gongye Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Anhui Gongye Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 35  号： 2  ページ： 131-136  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3560A  ISSN： 1671-7872  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 人間の視覚的知覚に基づくTamuraテクスチャ記述法を用いて,石炭地殻の各顕微鏡成分のテクスチャ特徴とその差異に従って,その粗さ,コントラスト,方向,線像度,規則度などの特徴量を抽出し,シェルグループのミクロ成分の中の角質体と角質体の特性の差を,それぞれ,分析した,そして,それらの特性の差を,それぞれ,分析した,そして,次に,それらの特性の差を,以下の通りに分析した;。藻類体と樹皮体の3種類の成分の典型的なサンプルについて述べ、特徴量の区分性を分析した。小サンプル分類問題に適したサポートベクターマシン分類器を構築し,異なる特徴量と特徴量の組合せを用いて,3つの代表的成分の分類を行った。実験結果は,単一特徴がミクロ成分を効果的に分類するのは困難であり,組合せ特徴が分類効果を明らかに改善でき,その中で,線画像と方向の組合せ効果が最良であり,分類平均精度が98.9%に達することを示した。この結果は石炭岩石の他のミクロ成分の分類と識別に参考を提供する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コントラスト ,  岩石 ,  画像 ,  視覚 ,  地殻 ,  規則度 ,  顕微鏡 ,  樹皮 ,  *石炭 ,  ケラチン
準シソーラス用語： SVM分類 ,  特徴量 ,  テクスチャ特徴 ,  *質感 ,  Tamu , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 同位体地質学  (DD01042T)

タイトルに関連する用語 (2件)： グループ ,  分類