一种基于大数据的工业固废智能分类方法

本申请提供一种基于大数据的工业固废智能分类方法，包括：获取粉煤灰孔隙率和钢渣氧化层数据，分析表面微观特性，提取出光散射强度和红外辐射特征；根据湿度、温度与表面特性的非线性交互关系确定环境参数与粉煤灰和钢渣表面特性的关联表示；从环境参数与粉煤灰和钢渣表面特性的关联表示中提取分类特征语义，构建粉煤灰和钢渣语义增强的分类特征集；根据从分类特征集中提取的粉煤灰和钢渣的非线性响应特性，优化分类特征的识别准确性，得到优化后的分类特征集，对固废类型进行分类，生成初步分类模型；从初步分类模型中获取分类错误样本，对初步分类模型进行迭代优化，得到最终分类模型，输出适应环境变化的固废分类结果。