基于RBF神经网络的磨矿粒度预测模型

朱继平; 桂卫华; 阳春华

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基于RBF神经网络的磨矿粒度预测模型

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摘要

磨矿分级作业是选矿生产过程中至关重要的环节,磨矿粒度的好坏直接影响到浮选的精矿品位和回收率;通过分析实际磨矿过程的生产状况和基本的生产数据,磨矿粒度存在在线检测成本高、滞后时间长、实现困难等问题;在分析RBF神经网络结构特点的基础上,提出用RBF网络建立磨矿粒度预测模型,网络中心的选取采用可以在线学习的最近邻聚类算法;仿真结果表明,该网络非线性处理能力和逼近能力强,学习时间短.网络运算速度快,模型精度满足工艺要求.

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来源
《计算机测量与控制》 |2008年第10期|1421-1423|共3页
作者
朱继平; 桂卫华; 阳春华;
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作者单位

中南大学;

信息科学与工程学院;

湖南;

长沙;

410083;

中南大学;

信息科学与工程学院;

湖南;

长沙;

410083;

中南大学;

信息科学与工程学院;

湖南;

长沙;

410083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
磨矿粒度; 径向基函数(RBF); 最近邻聚类算法;

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