基于改进果蝇优化BP神经网络的磨矿粒度软测量

杨刚; 王建民

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基于改进果蝇优化BP神经网络的磨矿粒度软测量

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针对磨矿过程中磨矿粒度实现在线实时测量难度较大,仅能通过事后化验,具有较大的滞后性的问题,引入一种线性生成机制(LGMS)、混沌搜索、粒子群优化算法(PSO)和变邻域搜索算法(VNS)修正果蝇算法(IFOA),然后利用IFOA良好的搜索全局最优解的能力自适应地调整BP网络的权值和阈值建立磨矿粒度在线软测量模型.最后以某公司样本数据为例进行仿真验证,结果表明其鲁棒性和测量精度明显提高,且网络具有较强的收敛性能.

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来源
《仪表技术与传感器》 |2018年第8期|122-126|共5页
作者
杨刚; 王建民;
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作者单位

华北理工大学电气工程学院,河北唐山 063000;

华北理工大学电气工程学院,河北唐山 063000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类选后处理作业;
关键词
磨矿粒度; 软测量; 果蝇算法; 混沌搜索; LGMS; 粒子群算法; 变邻域搜索算法;

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