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国内外煤岩界线识别研究现状的文献综述式和非接触式8。由于接触式识别方法依赖的传感设备与煤岩体间交互频繁，设近年来，以煤岩图像(颜色、纹理和形状等)特征描述子配合传统机器学习特性上所存在的不同区域纹理差异，据此成功设计了一种基于GLCM和BPNN先后提出了小波变换和GLCM相结合的煤岩图像特征提取方法、采用GLCM显卷积神经网络和其它深度机器学习已被广泛地作为应用体现在了图像识别技术 提出Var-ConSinGAN模型并构建样本生成与特征迁移框架33。[1]蒋干.基于多传感信息融合的采煤机煤岩截割状态识别技术研究[D].徐州：[2]诸利一，吕文生，杨鹏，等.2007—2016年全国煤矿事故统计及发生规律研[7]赵远.采煤机记忆截割技术的研究[J].机电产品开发与创新，2017,30(04):2015,41(12):44-49.2015,41(02):50-53.2017,45(07):196-199.[12]MengHui-ling,ManLi.ChaInterfaceBasedonVisualTechnology[J].InternationalJournProcessing,ImageProcessingandPatternRecognition,2016,(No.4):8.2017,2(03):281-288.43(05):26-30.[17]Debi-PrasadTripathy,ReddyK-Guru-RaghavendrColor-TextureFeatures[J].JournalofTheInstitution

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