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以水泥回轉窯為研究對象，以提高燒成狀態識別和熟料質量指標軟測量精度為目標，開展了基于圖像處理和機器學習的燒成狀態識別和熟料質量指標軟測量的研究：

①提出了一種壓縮Gabor濾波器組設計方法對具有不同紋理特性的火焰圖像感興趣區域進行濾波預處理；提出了一種基于多源火焰圖像特征的燒成狀態融合識別方法。

②提出了一種基于KPLS的壓縮過程數據特征向量子集提取方法；給出了一種基于全景信息的燒成狀態融合識別方法。

③提出了一種基于全景信息的熟料質量指標f-CaO含量軟測量方法。