基于BP网神经网络的铁矿取样品位波动的校核

按照ISO3084对铁矿石进行品位波动校核是一种常规方法,但该方法需要耗费大量的人力和财力,检验校核相当不经济。本文利用BP神经网络,采用第四代程序语言MATLAB,利用历年来积累的检验数据或在线粒度检测的部分数据作为学习训练样本,建立数学模型,同时通过MATLAB的命令行方式、GUI方式和系统仿真对铁矿石的品位波动进行模拟检验,模拟结果误差小,得到的网络能为相关铁矿石品位波动情况获取提供手段,最终为铁矿石取制样提供品位波动校核依据。