煤系石墨是经过岩浆热变质和构造应力作用后进入石墨化阶段的产物,具有不同程度的石墨结构和类似石墨的物理化学特征,是战略性晶质石墨矿床的重要补充。为了评估和有效开发利用煤系石墨矿产资源,本研究从煤系石墨的成矿机制和演化途径出发,深入分析了相关测试技术方法的适用性。依据我国典型煤系石墨矿区的测试数据统计分析结果,制定了科学合理的煤系石墨鉴别指标,并建立了详细的分类分级体系。研究表明,煤系石墨由不同演化程度的石墨化组分和残留煤岩显微组分组成,具有双重的矿物学与岩石学特性。鉴别煤系石墨应考虑成分参数和结构参数两大类指标,其中挥发分和反射率在煤化作用阶段表现出明显的变化规律,XRD和Raman等结构参数则可靠用于区分煤系石墨类型。
煤系石墨鉴别标准的确定与分类体系构建
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分类算法: 决策树
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步骤:
音频特征提取: 使用librosa等库提取音频特征,例如MFCCs、节奏、音色等。
数据集准备: 收集不同类型的音乐样本,并将其标注为相应的类别。
模型选择: 选择合适的机器学习模型,例如支持向量机、决策树或神经网络。
模型训练: 使用准备好的数据集训练选择的机器学习模型。
分类器评估: 使用测试集评估分类器的性能,例如准确率、召回率等指标。
应用场景:
音乐推荐系统
音乐信息检索
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