螺旋分级过程数学模型研究及应用

摘要：

磨矿分级过程具有多变量、非线性等特点,基于多元回归理论的数学模型难以满足精度要求,迅速发展的神经网络技术可以建立高精度的变量间的非线性映射模型.在已有螺旋分级机基本模型的基础上,利用RBF神经网络建立螺旋分级机的数学模型,并用遗传算法对神经网络进行优化.用某选矿厂两段磨矿分级回路的实际生产数据进行了仿真实验,仿真结果表明,模型精度满足工艺要求.

关键词：螺旋分级机、数学模型、径向基函数神经网络、遗传算法

所属期刊栏目：46

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家重点基础研究发展规划973the National Grand Fundamental Research 973 Program of China under Grant 2002CB312203;国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60574030

在线出版日期：2010-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：230-232