| 基于RBF神经网络和RS理论的磨矿分级系统软测量模型 |
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| 引用本文： | 王云峰,李战明,袁占亭,包广清.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),2010,31(6). |
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| 作者姓名： | 王云峰 李战明 袁占亭 包广清 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，甘肃政法学院科研基金资助项目 |
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| 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.
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| 关 键 词： | RS理论 RBF神经网络 预测模型 磨矿分级系统 软测量 |
Model of soft measurement of grinding and classification system based on RBF neural network and RS theory |
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| Wang Yunfeng,Li Zhanming,Yuan Zhanting,Bao Guangqing.Model of soft measurement of grinding and classification system based on RBF neural network and RS theory[J].Journal of Jiangsu University:Natural Science Edition,2010,31(6). |
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| Authors: | Wang Yunfeng Li Zhanming Yuan Zhanting Bao Guangqing |
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