【摘 要】
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由于矿物识别较大程度上依赖人工经验判断，这种方法成本高昂且受矿物识别人主观影响较大，文中提出利用深度学习神经网络的方法自动识别矿物种类。本文通过模拟专家目视识别矿物的方式采集了矿物RGB图像和高光谱图像样本，并利用以上样本对卷积神经网络进行训练并得到矿物种类识别模型。实验分析结果表明：由于矿物RGB图像包含的信息较单一，不足以区分矿物种类，识别效果较差，识别准确率仅约39.52%；而矿物高光谱图像
【基金项目】
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江西省教育厅青年项目（GJJ180483）；
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由于矿物识别较大程度上依赖人工经验判断，这种方法成本高昂且受矿物识别人主观影响较大，文中提出利用深度学习神经网络的方法自动识别矿物种类。本文通过模拟专家目视识别矿物的方式采集了矿物RGB图像和高光谱图像样本，并利用以上样本对卷积神经网络进行训练并得到矿物种类识别模型。实验分析结果表明：由于矿物RGB图像包含的信息较单一，不足以区分矿物种类，识别效果较差，识别准确率仅约39.52%；而矿物高光谱图像所含信息更为丰富，能有效表达矿物种类特征，因此识别表现优异，模型识别准确率超过94.7%，能满足实际的生产需求。
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