一种基于多源异构数据融合的矿井有色金属特征提取方法

一种基于多源异构数据融合的矿井有色金属特征提取方法，步骤包括利用DNN和CNN网络进行异构数据处理；通过堆叠自编码器构建特征融合网络；对特征融合网络进行训练，完成对特征融合网络的初始化；通过构建损失函数对初始化的特征融合网络进行训练优化，得到优化后的网络模型；利用优化后的网络模型进行有色金属识别。本发明充分发挥了异构数据间的互补优势，减少了数据混淆并充分提取不同维度数据的共同特征，避免数据冗余；能够辨别复杂选冶环境下更利于有色金属检测的重要信息源，降低了复杂环境的干扰，有效地保障了后续算法对有色金属的检测鲁棒性与精度。