基于GMM和GA-LSTM的稀土熔鹽電解過(guò)程原料含量狀態(tài)識(shí)別模型

摘要： 在高溫高風(fēng)險(xiǎn)的稀土熔鹽電解工藝中，為了實(shí)現(xiàn)稀土熔鹽電解過(guò)程原料含量狀態(tài)的智能識(shí)別，提出了一種基于混合高斯背景建模(GMM)和遺傳算法優(yōu)化的長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GA-LSTM)的分類(lèi)模型。模型通過(guò)GMM算法、R通道自適應(yīng)濾波和中值濾波準(zhǔn)確提取圖像的火焰前景和特征，以量化熔鹽電解反應(yīng)的劇烈程度，進(jìn)而判斷稀土熔鹽電解處于原料含量過(guò)多或含量正常狀態(tài)；然后利用GA-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立熔...