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进化神经网络在矿山入选品位优化中的应用
被引量:
7
1
作者
姜谙男
赵德孝
+1 位作者
孙豁然
柳小波
《矿业研究与开发》
CAS
2004年第4期44-46,共3页
在矿山入选品位指标研究中,正确建立有关因素之间的数学模型是实施优化的关键。其中选矿子系统的入选品位、混岩率与选比之间呈复杂非线性关系。为克服一般神经网络收敛慢和过学习的问题,采用改进遗传算法的进化神经网络模型映射混岩率...
在矿山入选品位指标研究中,正确建立有关因素之间的数学模型是实施优化的关键。其中选矿子系统的入选品位、混岩率与选比之间呈复杂非线性关系。为克服一般神经网络收敛慢和过学习的问题,采用改进遗传算法的进化神经网络模型映射混岩率、入选品位与选比之间的复杂非线性的对应关系,并将建立的选比神经网络模型用于金山店铁矿入选品位的优化决策支持系统中,取得每年多回收铁精矿16.23万t的良好效果。
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关键词
入选品位
遗传算法
进化神经网络
选比
下载PDF
职称材料
题名
进化神经网络在矿山入选品位优化中的应用
被引量:
7
1
作者
姜谙男
赵德孝
孙豁然
柳小波
机构
东北大学资源与土木工程学院
出处
《矿业研究与开发》
CAS
2004年第4期44-46,共3页
文摘
在矿山入选品位指标研究中,正确建立有关因素之间的数学模型是实施优化的关键。其中选矿子系统的入选品位、混岩率与选比之间呈复杂非线性关系。为克服一般神经网络收敛慢和过学习的问题,采用改进遗传算法的进化神经网络模型映射混岩率、入选品位与选比之间的复杂非线性的对应关系,并将建立的选比神经网络模型用于金山店铁矿入选品位的优化决策支持系统中,取得每年多回收铁精矿16.23万t的良好效果。
关键词
入选品位
遗传算法
进化神经网络
选比
Keywords
gate of crude ore
,
genetic arithmetic
,
evolutionary neural network
,
concentration ratio
分类号
TD921.6 [矿业工程—选矿]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
进化神经网络在矿山入选品位优化中的应用
姜谙男
赵德孝
孙豁然
柳小波
《矿业研究与开发》
CAS
2004
7
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参考文献
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