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基于径向基神经网络的浮选精煤灰分预测
被引量：
2
1
作者
郭西进
于国防
+1 位作者
陈晓天
王广胜
《选煤技术》
CAS
2017年第5期69-72,共4页
鉴于精煤灰分的测量对煤泥浮选自动化的生产有着重要的意义,然而传统的燃烧法测量灰分的办法无法满足自动化生产的需求,设计了一种基于泡沫图像的浮选精煤灰分预测模型。首先对泡沫图像进行去噪声处理,然后用MIV值评价法对影响精煤灰分...
鉴于精煤灰分的测量对煤泥浮选自动化的生产有着重要的意义,然而传统的燃烧法测量灰分的办法无法满足自动化生产的需求,设计了一种基于泡沫图像的浮选精煤灰分预测模型。首先对泡沫图像进行去噪声处理,然后用MIV值评价法对影响精煤灰分的特征进行筛选,最后建立基于径向基神经网络的精煤灰分预测模型,并通过与BP神经网络预测结果的对比,说明该网络在预测精煤灰分的优越性。
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关键词
精煤
灰分
泡沫图像
RBF神经网络
MIV值评价法
灰分预测模型
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职称材料
题名
基于径向基神经网络的浮选精煤灰分预测
被引量：
2
1
作者
郭西进
于国防
陈晓天
王广胜
机构
中国矿业大学信息与电气工程学院
大华种业集团有限公司新洋分公司
出处
《选煤技术》
CAS
2017年第5期69-72,共4页
文摘
鉴于精煤灰分的测量对煤泥浮选自动化的生产有着重要的意义,然而传统的燃烧法测量灰分的办法无法满足自动化生产的需求,设计了一种基于泡沫图像的浮选精煤灰分预测模型。首先对泡沫图像进行去噪声处理,然后用MIV值评价法对影响精煤灰分的特征进行筛选,最后建立基于径向基神经网络的精煤灰分预测模型,并通过与BP神经网络预测结果的对比,说明该网络在预测精煤灰分的优越性。
关键词
精煤
灰分
泡沫图像
RBF神经网络
MIV值评价法
灰分预测模型
Keywords
flotation concentrate ash
foam image
RBF neutral network, MIV value evaluation method
ash prediction model
分类号
TD948.9 [矿业工程—选矿]
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作者
出处
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1
基于径向基神经网络的浮选精煤灰分预测
郭西进
于国防
陈晓天
王广胜
《选煤技术》
CAS
2017
2
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