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Prediction of Pr/Nd Element Content Based on One-Dimensional Convolution with Multi-Residual Attention Blocks

计算机科学 特征提取 人工智能 残余物 模式识别(心理学) 特征(语言学) 卷积(计算机科学) 卷积神经网络 算法 人工神经网络 哲学 语言学
作者
Fangping Xu,Jun Chen,Jianyong Zhu
出处
期刊:Applied sciences [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:13 (19): 11086-11086
标识
DOI:10.3390/app131911086
摘要

Insufficient color feature extraction can lead to poor prediction performance in rare earth element composition estimation. To address this issue, we propose a one-dimensional convolutional method for predicting rare earth element composition. First, images of rare earth element solutions, color space features (HSV and YUV), and spatial texture features are extracted. Because the trend of rare earth element composition is closely related to the extraction stage, we select the corresponding extraction stage of the image as a key feature. A feature selection technique based on Random Forest Recursive Feature Elimination with Cross-Validation (RF-RFECV) is applied to select the most relevant features, with a mixed feature set being obtained. Based on this, a one-dimensional convolutional neural network prediction model with multiple residual attention blocks (MRAB-DNN) is introduced. The proposed model incorporates the Residual Attention Block (RAB) structure, which mitigates the effects of noisy weights, subsequently enhancing both prediction accuracy and the rate of convergence. Experimental assessments on field images utilizing the MRAB-DNN model with an amalgamation of features indicate that our methodology surpasses alternative techniques in thorough image feature extraction. Moreover, it presents dual advantages of speed and precision in predicting the composition of rare earth elements. Such a model holds potential for real-time monitoring of rare earth element composition in extraction production processes.
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