能源大数据分析理论与实践 课件 10.煤炭大数据案例.pptx

煤炭大数据分析案例10CaseofCoalBigDataAnalysis

10.1煤炭类型识别案例描述：通过识别煤炭的类型，可以帮助矿工和科学家更好地了解煤炭的特性和用途，若将煤炭类型自动识别技术应用于机器，则可以实现对煤炭的自动识别与拣选。本案例描述了如何使用卷积神经网络（CNN）来实现煤炭类型的自动识别。本案例采用的数据集为4类煤炭的图片数据集，包括无烟煤（Anthracite）、烟煤（Bituminous）、褐煤（Lignite）和泥煤（Peat），数据来源于Kaggle。

10.1.2实现步骤CNN模型的训练共包含7步。步骤1：数据收集和准备。收集煤炭图片数据集，确保每个类别都有足够数量的图片。将数据集划分为训练集和测试集，通常可以将20%或30%的数据作为测试集。步骤2：数据预处理。对图片进行预处理，包括调整图片大小、归一化像素值等，可以通过Python的图片处理库（OpenCV）来完成。步骤3：建立CNN模型。使用Python的深度学习框架（TensorFlow）建立CNN模型。CNN模型应包括卷积层、池化层和全连接层，以及适当的激活函数（如ReLU）和正则化技术（Dropout）。步骤4：模型训练。使用训练集对CNN模型进行训练，通过将图片数据传递给模型并提供相应的标签，模型将学习如何区分不同类型的煤炭。步骤5：模型评估。使用测试集评估训练后的CNN模型的性能，计算准确率、精确率、召回率等指标，以衡量模型在识别不同煤炭类型方面的表现。步骤6：模型优化（可选）。根据评估结果，可能需要调整CNN模型的超参数，如学习率、层数、卷积核大小等，以获得更好的性能。步骤7：预测新数据。当CNN模型完成训练并优化后，可以使用它来预测新的煤炭图片类型。将新的煤炭图片输入模型，并获取模型的预测结果。

10.1.3程序实现与结果分析首先需要导入CNN模型使用的包，os用于识别文件路径，cv2用来读取和处理图片文件，pickle用于存储和读取数据（也可不使用），keras用于建立CNN模型。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportosimportcv2importpicklefromtensorflowimportkerasfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Activation,Flatten,Conv2D,MaxPooling2Dimportrandom

10.1.3程序实现与结果分析对所有图片数据进行预处理，将所有图片处理成IMG_SIZE定义的像素大小的灰度图片。DATADIR=Coal_ClassificationCATEGPRIES=[Anthracite,Bituminous,Lignite,Peat]IMG_SIZE=50training_data=[]defcreate_training_data():forcategoryinCATEGPRIES:path=os.path.join(DATADIR,category)class_num=CATEGPRIES.index(category)forimginos.listdir(path):try:img_array=cv2.imread(os.path.join(path,img),cv2.IMREAD_GRAYSCALE)new_array=cv2.resize(img_array,(IMG_SIZE,IMG_SIZE))training_data.append([new_array,class_num])exceptExceptionase:passcreate_training_data()

10.1.3程序实现与结果分析然后打乱图片数据集的顺序，对所有图片提取特征（像素值）和标签，将数据序列化，并保存为X.pickle、y.pickle二进制文件。random.shuffle(training_data)X=[]y=[]forfeatures,labelintraining_data:X.append(features)y.append(label)pickle_out=open(X.pickle,wb)pickle.dump(X,p