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针对机器学习的选矿矿石分类数据集

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简介：
本数据集专为机器学习设计，包含各类选矿矿石特征信息，旨在通过算法模型优化矿石分类与识别精度，促进矿业智能化发展。 用于机器学习的选矿矿石分类数据集。

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  • 针对机器学习的选矿矿石分类数据集
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    本数据集专为机器学习设计，包含各类选矿矿石特征信息，旨在通过算法模型优化矿石分类与识别精度，促进矿业智能化发展。 用于机器学习的选矿矿石分类数据集。
     
  • 基于机器视觉的矿石浮选工艺条件分类和识别
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    本研究运用机器视觉技术对矿石浮选工艺中的关键参数进行实时监测与分析，实现不同工艺条件下的自动化分类与精准识别。 基于机器视觉的矿浮选过程生产条件分类与识别研究了如何利用机器视觉技术对矿石浮选工艺中的各种生产条件进行有效的分类和识别。这种方法可以提高矿物加工效率，优化生产工艺，并减少人为错误的影响。通过图像处理技术和模式识别算法的应用，能够实现自动化监控和分析，从而提升整个矿山生产的智能化水平。
     
  • 矿泉水数据集与分类模型
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    本数据集收集了多种矿泉水样本信息，并基于此构建了一个用于识别和分类不同品牌矿泉水的机器学习模型。 使用矿泉水数据集和分类模型进行相关研究或分析。
     
  • 180421-EPMA数据分析模板（辉石、长石、橄榄石、磁铁矿、钛铁矿、尖晶石）.xlsx
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    该Excel文件提供了针对辉石、长石、橄榄石、磁铁矿、钛铁矿和尖晶石的EPMA数据解析模板，帮助用户系统化地分析矿物成分。 几种常见的造岩矿物的EPMA计算模板能够帮助省去自行编表的麻烦，并且非常实用方便。
     
  • 针对心脏病数据集的机器学习分析研究
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    本研究运用机器学习技术对心脏病数据集进行深度分析，旨在探索有效预测和诊断心脏病的方法，为临床决策提供支持。 皇家理工的机器学习论文作业使用心脏病数据集进行研究。采用的方法包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络、K近邻算法、SGDClassifier梯度下降分类以及XGBoost方法，完全满足课程要求。代码有详细的注释，并且文档内容丰富详实，总字数超过8000字。
     
  • 矿石图像数据集（含4500张图片）.rar
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    本数据集包含4500张高质量的矿石图像，旨在为矿物识别、分类及地质研究提供丰富的视觉资料。适用于机器学习和人工智能训练。 资源描述：矿石数据集（包含4500张矿石图片）.rar 资源内容：该数据集中包括七种类型的矿石图像——玄武岩、花岗岩、大理石、石英岩、煤、石灰石以及砂岩，其中训练集含有大量样本供学习使用，测试集则有24张相应类型的照片用于验证模型效果。 适用对象：此资源适用于计算机科学与技术、电子信息工程及数学等相关专业的大学生，在进行课程设计或毕业设计时可作为重要参考材料。 作者介绍：该数据集由一位在业界具有丰富经验的资深算法工程师提供，其专注于Matlab、Python、C/C++和Java等多种编程语言以及YOLO目标检测算法的研究与开发长达十年之久。此专家擅长于计算机视觉技术的应用探索，并具备深厚的智能优化算法、神经网络预测模型构建能力，在信号处理领域也有卓越贡献；此外还对元胞自动机理论及其在图像处理中的应用颇有研究心得，同时亦致力于无人机路径规划及智能控制系统的设计与实现工作。
     
  • 煤矿瓦斯传感器数据集（适用于机器学习和深度学习测试）
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    本数据集专为评估煤矿瓦斯监测中的机器学习与深度学习算法效能而设计，包含大量真实场景下的瓦斯浓度及其他环境参数记录。 该数据集是IJCRS’15 Data Challenge的一部分，旨在从煤矿中挖掘用于机器学习和深度学习测试的数据。它包含了瓦斯、风速等多种传感器收集的煤矿相关数据。
     
  • 矿石数据集含4500张图片及数据说明.rar
    优质
    这是一个包含4500张图片及其详细信息的数据包，适用于矿物识别和分类的研究与学习。 该数据集包含高质量的真实场景矿石图片，格式为jpg。训练集中包括“玄武岩”、“花岗岩”、“大理石”、“石英岩”、“煤”、“石灰石”和“砂岩”七种类型的矿石图像，测试集则有24张相应的七种类型矿石的图片。
     
  • 7类矿物的识别图像数据集
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    本数据集包含七种类别的矿物样本高清图片，旨在为矿物学研究和教学提供一个全面、准确的视觉参考工具。 该数据集包含7类矿物识别图像，总共有5640张照片。