@ARTICLE{Zeng_Decan_Nowatorska_2025,
 author={Zeng, Decan and Pan, Chunrong and Feng, Kai and Luo, Xin},
 volume={vol. 41},
 number={No 1},
 pages={123–139},
 journal={Gospodarka Surowcami Mineralnymi - Mineral Resources Management},
 howpublished={online},
 year={2025},
 publisher={Komitet Zrównoważonej Gospodarki Surowcami Mineralnymi PAN},
 publisher={Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN},
 abstract={Ruda magnetytu jest zasobem nieodnawialnym, który należy efektywnie wykorzystać. Rafinowane sortowanie rudy magnetytu nie polega po prostu na sortowaniu jej na dobrą rudę lub rudę odpadową, ale na dokładnym sortowaniu na różne gatunki ze względu na zawartość magnetytu, co nie tylko pomaga poprawić jej wykorzystanie, ale także zmniejsza zużycie energii w kolejnym procesie. Jednak tradycyjne metody sortowania rud oparte na czujnikach optycznych, czujnikach rentgenowskich i kamerach o wysokiej rozdzielczości stanowią wyzwanie w celu uzyskania udoskonalonego sortowania rud magnetytu ze względu na ograniczenia odpowiednich metod wykrywania i algorytmów klasyfikacji. W tym celu w artykule zaproponowano nową metodę wykrywania zawartości magnetytu. Sygnał indukcji magnetycznej rudy magnetytu przechodzącej przez zewnętrzne pole magnetyczne jest wychwytywany przez czujniki Halla i przekształcany w wymierny zbiór danych w formie szeregów czasowych. Tymczasem zaproponowano algorytm klasyfikacji głębokiego uczenia się CNN-SK-BiLSTM z wieloskalowym mechanizmem uwagi, który z powodzeniem sortuje rudę magnetytu z kopalni w prowincji Liaoning w Chinach na cztery klasy. Wyniki eksperymentów pokazują, że dokładność modelu sięga 99,44%, a precyzja, powtarzalność i wyniki F1 są akceptowalne. Dodatkowo przeprowadzono eksperymenty porównawcze zaproponowanego modelu z innymi modelami standardowymi. Wyniki pokazują, że wydajność proponowanego modelu jest znacznie lepsza od pozostałych. W artykule przedstawiono pomysły na badania rafinowanego sortowania rudy magnetytu.},
 title={Nowatorska metoda sortowania rafinowanej rudy magnetytu oparta na indukcji magnetycznej i sieci CNN-SK-BiLSTM},
 type={Article},
 URL={http://ochroma.man.poznan.pl/Content/134566/123-139_Zeng%20i%20inni.pdf},
 doi={10.24425/gsm.2025.153171},
 keywords={sortowanie rud, indukcja magnetytu, głębokie uczenie się, uwaga},
}