摘要:针对现有铜矿石品位分类中所应用的卷积神经网络缺乏构建与归纳长距离特征关系不足的问题,作者提出了一种结合SwinTransformer-EfficientNet集成模型的铜矿石品位分类方法。该方法充分利用了SwinTransformer V2-t架构对长距离特征关系的归纳能力,以及EfficientNet V2-s捕捉细微局部特征上的优势,通过增设线性层以整合两模型的输出结果,并根据单个模型自身的输出动态调整线性层的权重,以优化映射关系,进而显著提升分类性能。实验验证表明,此融合模型在分类任务上的准确率达到92.891%,精确率达到93.095%,召回率达到92.654%。相较于未集成前的单一模型,集成后的综合模型在分类准确率上提升了1.30%,精确率分别提升了1.9%和2.186%,召回率则分别提高了0.474%和0.237%,效果明显。