浮选工况识别的多尺度卷积神经网络和LBP算法应用

基于多尺度卷积神经网络和LBP算法的浮选工况识别的研究成果。浮选工况识别是一项重要的任务，通过对浮选过程中的条件进行智能识别，可以提高浮选效率和选矿效果。本文详细介绍了多尺度卷积神经网络和LBP算法在浮选工况识别中的应用，通过对多个尺度的特征进行提取和融合，实现了精准的工况识别。同时，本文还对算法的实验结果进行了分析和讨论，验证了算法的有效性和可行性。通过本文的研究，可以为浮选工况识别提供一种新的方法和思路。