锰矿石可选性预测系统的研究——Ⅰ.系统需求分析

锰矿石可选性预测系统的需求分析是整个系统开发的首要问题。着重介绍了锰矿石可选性预测系统的开发过程和系统需求分析中数据分析与功能分析两方面内容 ,得出了系统对锰矿石有关数据和锰矿石数据应用两方面的需求。

硫化铅锌矿石可选性预测专家系统的研究

论述了矿石可选性领域知识的特点、知识表示方法和推理控制策略。建成了由知识库、推理机、数据库管理系统和界面系统组成的硫化铅锌矿石可选性预测专家系统，系统运行结果令人满意。

矿石可选性预测专家系统（Ⅲ）──推理机的设计

通过分析，认为矿石可造性预测问题具有基本的固定分解模式。在此基础上，研究了推理控制策略和推理机的工作原理，设计了求解具有固定分解模式问题的推理机。

神经网络在矿石可选性预测专家系统中的应用

讨论了基于符号的知识处理系统的不足及神经网络应用于知识处理上的优点。提出了用神经网络建立矿石可选性预测专家系统的设计方法，给出了神经网络矿石可选性预测专家系统的结构，论述了系统实现中的一些技术问题。

用OBPES通用骨架系统开发硫化铜矿可选性预测专家系统

分析了硫化铜矿的特点，收集基础数据、基础资料和有关知识，建立了该类矿石的数据库和知识库，并将其组装到矿石可选性预测专家系统（ＯＢＰＥＳ） 的通用骨架系统中，构造成硫化铜矿矿石可选性预测专家系统．实践证明，专家系统的预测结果是令人满意的，通用骨架系统是成功的，它大大提高了不同类型矿石可选性预测专家系统的建造效率．

重介质旋流器智能化系统的开发与工业性试验

澳大利亚近70%的原料煤采用重介质旋流器洗选,以生产能够满足销售要求的煤炭产品,故实现和维持重介质旋流器的最佳运行对产品产率和企业盈利最大化至关重要。为此,开发出一种重介质旋流器智能化系统。该系统可在线监测各物料流的介质密度和产品产率,采用改进的悬浮分配模型,结合测得的介质密度,可在线预测产品分配曲线;依据在线监测的产品产率和分配曲线,可在线预测入料的可选性曲线。工业性试验表明:该智能化系统各子系统均可作为独立的测量手段,且测量结果足够准确。在己知原料煤的瞬间灰分曲线时,结合在线产品分配曲线和原料煤可选性曲线,就可以在线预测产品灰分和增量灰分;在给定产品灰分的条件下,预测的产品灰分或增量灰分与所要求一致时的分选密度就是最佳分选密度。