10.3969/j.issn.0253-6099.2007.04.005
酸法地浸浸出液铀浓度神经网络预测模型的研究
影响酸法地浸浸出液铀浓度的因素很多,采用传统方法难以建立精确的数学模型,或模型预测精度不高.在揭示浸出液铀浓度混沌特性的基础上,利用混沌特性处理输入样本及确定神经网络结构,将神经网络与改进型遗传算法结合,构建了基于改进型遗传算法的浸出液铀浓度神经网络预测模型.
酸法地浸、铀浸出、改进遗传算法、神经网络、浸出液浓度预测模型
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TD925(选矿)
2007-10-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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