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基于XRT感应特性及BP神经网络的某钨矿石品位预测模型 被引量:1
1
作者 李思佑 李丽匣 +4 位作者 张宏亮 徐阳 张依然 张晨 晏丽鑫 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4124-4134,共11页
为了实现对某钨矿石的XRT(X射线透射)高效预选,建立XRT图像与矿石品位的相关模型。首先,以某钨矿石作为试验样本进行X射线透视成像,并基于MATLAB软件获得XRT灰度图像,建立灰度直方图,统计图像的灰度分布;其次,分别建立基于BP、GA-BP神... 为了实现对某钨矿石的XRT(X射线透射)高效预选,建立XRT图像与矿石品位的相关模型。首先,以某钨矿石作为试验样本进行X射线透视成像,并基于MATLAB软件获得XRT灰度图像,建立灰度直方图,统计图像的灰度分布;其次,分别建立基于BP、GA-BP神经网络的WO_(3)品位预测模型,并对钨矿石样本的模型进行训练和测试,比较2种预测模型的预测效果;最后,基于模型的精度与泛化能力,确定合适的钨矿石品位预测模型及优化方法。研究结果表明:不同品位矿石XRT灰度图像的灰度分布存在明显差异,图像的灰度分布与矿石品位之间具有高度相关性;钨矿石品位越高,像素灰度级在低灰度区间的占比越大,可通过XRT图像灰度分布建立矿石品位的预测模型;使用遗传算法对BP神经网络进行优化可以取得显著效果,基于GA-BP神经网络的预测模型能够获得更大的决定系数和更小的误差,具有更高的预测精度和更强的泛化能力,可以更好地预测矿石WO_(3)品位;在小样本情况下,GA-BP神经网络预测模型对于WO_(3)品位预测具有可行性与有效性。 展开更多
关键词 品位预测模型 XRT灰度图像 BP神经网络 遗传算法
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原矿品位预测模型研究 被引量:1
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作者 李壮阔 段希祥 李学锋 《金属矿山》 CAS 北大核心 2004年第5期51-52,66,共3页
运用灰色预测理论 ,建立了原矿品位预测模型 ,对某金矿矿山的原矿品位进行了预测。经检验并与实际数据对比 ,结果令人满意 。
关键词 原矿品位预测模型 灰色预测理论 金矿矿山 矿石加工方法
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