一种基于混合神经网络的浮选pH值预测模型

唐朝晖; 杜金芳; 陈青

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一种基于混合神经网络的浮选pH值预测模型

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矿物浮选过程中,矿浆pH值作为影响浮选效果的一个重要因素,是实现浮选过程监视及优化控制的一个重要参量。目前的pH值测定仪存在交叉污染、测量滞后等问题,难以获得实时准确的pH值。为使浮选运行在最优状态,在泡沫图像特征提取的基础上,提出一种基于自适应遗传混合神经网络的预测模型,该模型首先利用主元分析(PCA)方法对提取的多个图像特征进行降维,然后采用自适应遗传混合神经网络(AGA-HNN)建立pH值预测模型。最后将该模型应用于浮选现场,预测结果能够实时跟踪实际值,根据预测值实时调整工况条件,改善了浮选效果,提高了浮选效率。

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来源
《控制工程》 |2012年第3期|416-419|共4页
作者
唐朝晖; 杜金芳; 陈青;
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作者单位

中南大学信息科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动化系统;
关键词
矿物浮选; 泡沫图像; 预测模型; 主元分析(PCA); 自适应遗传混合神经网络; (AGA-HNN);

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