摘要：針對(duì)傳統(tǒng)人工煤矸在線識(shí)別方法精確度低、勞動(dòng)強(qiáng)度大的問題,提出一種基于動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤矸識(shí)別方法。該方法基于煤和煤矸石的元素含量不同、X射線的衰減不同,在X射線透射后成像具有不同的圖像特征,用動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法對(duì)其圖像特征進(jìn)行分析,提高識(shí)別準(zhǔn)確率,并通過仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)應(yīng)用動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的煤矸分選結(jié)果進(jìn)行了測(cè)試驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法能夠滿足煤矸識(shí)別要求,能夠適應(yīng)不同組成的煤和煤矸石的分類識(shí)別要求,提高了煤與煤矸石識(shí)別的準(zhǔn)確率,具有較高的可靠性和較好的應(yīng)用前景。