10.3969/j.issn.1004-4051.2015.z1.092
基于人工神经网络系统的选矿指导子模块的构建
由于影响选矿流程及选矿指标的因素较多，且因果关系往往呈非线性关系，使传统的数学建模方法难以利用。本文基于矿物工艺矿物学参数实现计算机自动识别和初步计算的基础上，提出了建立基于 BP 神经网络的选矿指导专家系统来解决这一问题，对选矿子模块进行了构建。重点研究了5个重要环节：子模块的基本结构、基本感知单元和多层感知器的构建、输入与输出的合理转变以及神经网络的功能构架。通过这几个方面的探讨和研究，最终建立了实用性很强的基于人工神经网络系统的选矿指导子模块并将其预测指标与实际选厂指标进行了对比，结果表明，该遗传神经网络具有较高的预测精度。此子模块可用来预测选矿流程或选矿试验的基础数据及产品指标，为优化选矿工艺流程奠定基础。
人工神经网络、选矿指导子模块、构建
N945.1;TP183(系统科学)
唐山市科技计划项目“矿山岩相快速识别及选矿工艺指标预测技术研究”资助编号13130226z；河北联合大学大学生创新性实验计划项目“ADI 技术中矿物解离的自动识别研究”资助编号X2014100
2015-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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