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基于深度学习的石墨矿石碳元素品位识别分类模型研究

一、引言

石墨矿石是一种重要的非金属矿物资源，广泛应用于能源、化工、冶金和新能源材料等领域。石墨矿石的品质对其应用性能和经济效益有着至关重要的影响，而碳元素含量则是决定其品质的重要指标之一。传统的石墨矿石品位检测方法主要是人工化验分析，但该方法费时费力、成本高昂，且难以满足大规模、高效率的检测需求。因此，基于深度学习的石墨矿石碳元素品位识别分类模型研究显得尤为重要。

二、研究背景及意义

近年来，随着人工智能技术的快速发展，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。在矿物资源领域，深度学习也被广泛应用于矿物的分类、识别和品