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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選礦廠數(shù)學(xué)模型及應(yīng)用研究
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資料類別
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化工建筑畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)） |
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課程(專業(yè))
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礦物加工工程 |
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關(guān)鍵詞
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浮選|銅礦 |
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適用年級(jí)
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大學(xué) |
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身份要求
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普通會(huì)員 |
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金 幣
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50 （金幣如何獲得？） |
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文件格式
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nh |
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文件大小
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3927K |
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發(fā)布時(shí)間
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2012-05-14 15:30:00 |
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預(yù)覽文件
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無(wú) |
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下載次數(shù)
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2 |
| 發(fā)布人 |
kj008 |
內(nèi)容簡(jiǎn)介：
碩士學(xué)位論文 基基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選礦廠數(shù)學(xué)模型及應(yīng)用研究，說(shuō)明書(shū)共75頁(yè)。
【摘要】 選礦廠數(shù)學(xué)建模問(wèn)題一直是選礦工作者研究的熱點(diǎn)，近年來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的引入，進(jìn)一步改善了選礦廠數(shù)學(xué)建模的準(zhǔn)確性和可靠性，豐富了選礦廠建模的理論和方法。然而，選礦實(shí)際要求的是更為復(fù)雜和合理的非線性數(shù)學(xué)模型，僅靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是無(wú)法完成的。本文綜合使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、探索性數(shù)據(jù)分析技術(shù)、主成分分析技術(shù)、SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)選廠數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了進(jìn)一步的研究探索： 1、針對(duì)選礦實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系性，即：除部分為線性、近似線性和簡(jiǎn)單非線性關(guān)系之外，大部分為復(fù)雜非線性關(guān)系這一特點(diǎn)，提出將主成分分析法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模型相結(jié)合，解決了BP模型輸入、輸出因素之間的相關(guān)性問(wèn)題，提高了所建模型的質(zhì)量。 2、利用近年統(tǒng)計(jì)界新興起的探索性數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)選礦生產(chǎn)數(shù)據(jù)之間的規(guī)律性進(jìn)行探索，目的在于挖掘出在現(xiàn)有選礦條件下可能達(dá)到的更優(yōu)的選礦效益，尋找選礦廠精礦品位和回收率可能達(dá)到的更好組合。提高選廠的工作效率與效益。 3、利用主成分分析—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模型對(duì)探索性數(shù)據(jù)分析方法得出的結(jié)論進(jìn)行進(jìn)一步預(yù)測(cè)(本論文以浮選為例)，即：以已得出的選別結(jié)果(較佳的精礦品位和回收率的組合)為輸入因素，以選礦條件(藥劑用量)為輸出因素進(jìn)行建模，尋找更優(yōu)的藥劑量組合，用于指導(dǎo)選礦現(xiàn)場(chǎng)的藥劑用量，以其提高選礦效益。 本文的有關(guān)研究進(jìn)一步提高選礦廠數(shù)學(xué)模型的質(zhì)量，豐富了復(fù)雜非線性建模的理論、方法與實(shí)踐；同時(shí)使選礦廠數(shù)學(xué)模型不再只是用于預(yù)測(cè)選礦效益，可以嘗試用來(lái)預(yù)測(cè)選礦控制條件。
【關(guān)鍵詞】 浮選； 銅礦； 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 主成分分析； 探索性數(shù)據(jù)分析； SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件； 預(yù)測(cè)控制；
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