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基于先进LS．SvM浮选回收率预测方法的研究: 在大多选矿厂中，针对传统检测浮选回收率的方法准确度低的缺点，依据反映回收率的基本因素，本文提出一种基于改进加权的LS-SVM浮选回收率软测量模型。首先提取浮选泡沫图像特征并挖掘出它们与浮选回收率存在着一定的对应关系，之后...; 张勇刘潭; 关键词：泡沫图像模糊C-均值聚类 LS-SVM

基于粗糙集-BP神经网络的浮选槽液位预测被引量：2: 2010年; 针对反浮选过程中浮选槽液位指标难以建立精确的数学模型、常规检测方法不能有效控制问题,提出一种将粗糙集与BP神经网络理论相结合方法[1],建立反浮选液位软测量模型。从浮选过程积累的数据中获取过程知识,通过粗糙集属性约简对训练样本数据进行处理,根据结果确定BP网络的输入、输出、隐层神经元数,从得到的优化设定自动更新浮选槽液位控制回路的设定值,避免了人工控制的不稳定性和不精确性。此方法应用于某浮选厂,满足了液位预测要求的精度,在液位控制、经济指标提高及浮选过程稳定等方面取得了明显的效果。; 刘潭张勇; 关键词：粗糙集 BP神经网络

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刘潭