基于遗传算法的磨矿粒度神经网络软测量

摘要：

磨矿过程的粒度是直接关系到选矿生产精矿品位和金属回收率的重要指标,粒度的在线检测对磨矿过程的优化控制、提高精矿品位和金属回收率具有重要意义.但是,现有的粒度测量仪表检测周期长、价格昂贵、维护困难,难以实现在线测量.本文结合典型两段磨矿回路的特点,采用多输入层神经网络和遗传算法相结合的方法,提出了采用实数编码遗传算法训练多输入层神经网络的混合算法,建立了磨矿粒度的神经网络软测量模型,并通过现场数据验证和实际应用验证了本文方法的有效性.

关键词：磨矿过程、磨矿粒度、软测量、遗传算法

所属期刊栏目：27

分类号：TP216(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金60534010;国家重点基础研究发展计划973计划2002CB312201;新世纪优秀人才支持计划NCET-05-0294

在线出版日期：2006-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：981-984