金属矿山
金屬礦山
금속광산
METAL MINE
2008年
8期
96-101
,共6页
浮选泡沫%数字图像%图像灰度直方图%径向基神经网络%浮选指标预测模型
浮選泡沫%數字圖像%圖像灰度直方圖%徑嚮基神經網絡%浮選指標預測模型
부선포말%수자도상%도상회도직방도%경향기신경망락%부선지표예측모형
在实验室采集了大量黄铜矿浮选的泡沫图像,并对浮选泡沫图像进行了预处理;采用数字图像分析技术分析了泡沫图像及其灰度直方图,提取了浮选泡沫图像灰度直方图的统计纹理特征参数;采用径向基神经网络建立了黄铜矿浮选指标与泡沫灰度直方图统计纹理特征参数的关系模型.仿真实验证明,所建立的模型有较高的精度.
在實驗室採集瞭大量黃銅礦浮選的泡沫圖像,併對浮選泡沫圖像進行瞭預處理;採用數字圖像分析技術分析瞭泡沫圖像及其灰度直方圖,提取瞭浮選泡沫圖像灰度直方圖的統計紋理特徵參數;採用徑嚮基神經網絡建立瞭黃銅礦浮選指標與泡沫灰度直方圖統計紋理特徵參數的關繫模型.倣真實驗證明,所建立的模型有較高的精度.
재실험실채집료대량황동광부선적포말도상,병대부선포말도상진행료예처리;채용수자도상분석기술분석료포말도상급기회도직방도,제취료부선포말도상회도직방도적통계문리특정삼수;채용경향기신경망락건립료황동광부선지표여포말회도직방도통계문리특정삼수적관계모형.방진실험증명,소건립적모형유교고적정도.
