摘要：針對傳統(tǒng)人工煤矸在線識別方法精確度低、勞動強度大的問題,提出一種基于動態(tài)補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤矸識別方法。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,用動態(tài)補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法對其圖像特征進行分析,提高識別準(zhǔn)確率,并通過仿真實驗對應(yīng)用動態(tài)補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的煤矸分選結(jié)果進行了測試驗證。實驗結(jié)果表明:動態(tài)補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法能夠滿足煤矸識別要求,能夠適應(yīng)不同組成的煤和煤矸石的分類識別要求,提高了煤與煤矸石識別的準(zhǔn)確率,具有較高的可靠性和較好的應(yīng)用前景。