本書聚焦近紅外光譜技術(shù)在煤質(zhì)分析中的創(chuàng)新應用，針對傳統(tǒng)方法效率低、成本高、破壞性大等問題，提出光譜數(shù)據(jù)驅(qū)動的高效無損檢測方案。圍繞煤質(zhì)水分、灰分、揮發(fā)分及發(fā)熱量等核心指標，系統(tǒng)研究光譜數(shù)據(jù)預處理、深度學習建模與工業(yè)系統(tǒng)開發(fā)三大關(guān)鍵技術(shù)：構(gòu)建基于歐氏距離和拉依達準則的異常數(shù)據(jù)清洗方法，有效消除光譜噪聲干擾；創(chuàng)新應用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、注意力機制等算法，突破小樣本數(shù)據(jù)建模瓶頸，實現(xiàn)煤質(zhì)多指標高精度預測；基于PyQt框架研發(fā)專用分析系統(tǒng)，推動技術(shù)從實驗室向工業(yè)在線檢測轉(zhuǎn)化。研究成果在煤矸石智能分選、煤源追溯、煤質(zhì)工業(yè)分析等場景中顯著提升效率，助力煤炭生產(chǎn)提質(zhì)增效與節(jié)能減排。