基于RBF神经网络和RS理论的磨矿分级系统软测量模型 | |
王云峰; 李战明; 袁占亭; 包广清 | |
刊名 | 江苏大学学报(自然科学版)
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2010-11-10 | |
期号 | 2010年06期页码:695-699 |
关键词 | RS理论 RBF神经网络 预测模型 磨矿分级系统 软测量 |
ISSN号 | ISSN:1671-7775 |
英文摘要 | 为了提高硫化镍选矿过程的效率并改善选矿产品的质量,运用RS理论研究了某选矿厂磨矿工艺多维数据的属性约简.在建立相应RBF神经网络预测模型基础上,给出了表征磨矿生产过程内在规律的最小知识表达,并基于该模型对选矿生产指标进行了预测.结果表明:磨矿工艺数据可以进行浓缩,生产过程经验操作能够找到相应的理论依据,从而加深了对生产工艺过程内在规律的认识;应用软测量技术获取了球磨机和旋流器内部状态主要关键参数,该模型分析过程相对简单,网络学习训练时间少、学习精度高;仿真结果表明估计值与分析值拟合良好. |
URL标识 | 查看原文 |
语种 | 中文 |
内容类型 | 期刊论文 |
源URL | [http://119.78.100.223/handle/2XXMBERH/14503] ![]() |
专题 | 电气工程与信息工程学院 |
作者单位 | 1.兰州理工大学电气工程与信息工程学院 2.甘肃政法学院计算机科学学院 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 王云峰,李战明,袁占亭,等. 基于RBF神经网络和RS理论的磨矿分级系统软测量模型[J]. 江苏大学学报(自然科学版),2010(2010年06期):695-699. |
APA | 王云峰,李战明,袁占亭,&包广清.(2010).基于RBF神经网络和RS理论的磨矿分级系统软测量模型.江苏大学学报(自然科学版)(2010年06期),695-699. |
MLA | 王云峰,et al."基于RBF神经网络和RS理论的磨矿分级系统软测量模型".江苏大学学报(自然科学版) .2010年06期(2010):695-699. |
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