化工矿物与加工
化工礦物與加工
화공광물여가공
INDUSTRIAL MINERALS AND PROCESSING
2012年
2期
1-3,8
,共4页
充填浮选柱%气含率%人工神经网络
充填浮選柱%氣含率%人工神經網絡
충전부선주%기함솔%인공신경망락
论述了用人工神经网络的方法对影响充填浮选柱捕集区气含率工艺参数(捕集区高径比、气体加入量和起泡剂用量)进行模拟、训练和预测的过程.结合实验结果讨论了各个影响因素对气含率的作用规律,并用基于实验数据建立的人工神经网络对气含率进行预测分析.所建立的神经网络模型的输出值与实验测量值误差在±5％以内,显示神经网络方法预测分析气含率具有较高的适用性,为充填浮选柱的放大研究提供可行的方法.
論述瞭用人工神經網絡的方法對影響充填浮選柱捕集區氣含率工藝參數(捕集區高徑比、氣體加入量和起泡劑用量)進行模擬、訓練和預測的過程.結閤實驗結果討論瞭各箇影響因素對氣含率的作用規律,併用基于實驗數據建立的人工神經網絡對氣含率進行預測分析.所建立的神經網絡模型的輸齣值與實驗測量值誤差在±5％以內,顯示神經網絡方法預測分析氣含率具有較高的適用性,為充填浮選柱的放大研究提供可行的方法.
논술료용인공신경망락적방법대영향충전부선주포집구기함솔공예삼수(포집구고경비、기체가입량화기포제용량)진행모의、훈련화예측적과정.결합실험결과토론료각개영향인소대기함솔적작용규률,병용기우실험수거건립적인공신경망락대기함솔진행예측분석.소건립적신경망락모형적수출치여실험측량치오차재±5％이내,현시신경망락방법예측분석기함솔구유교고적괄용성,위충전부선주적방대연구제공가행적방법.
