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基于神经网络的选矿物耗生产指标优化设定
  • ISSN号：1002-0411
  • 期刊名称：《信息与控制》
  • 时间：0
  • 分类：TP-9[自动化与计算机技术]
  • 相关基金：国家863计划资助项目(2001AA413510);国家自然科学资金资助项目(60074019)
作者： 刘威, 柴天佑
关键词： 曲线拟合, 神经网络, 多项式拟合, 生产指标, 优化设定
中文摘要：

针对经验设定金属回收率指标准确性和合理性差的问题,提出一种利用神经网络拟合精矿品位和金属回收率的关系曲线的方法,使得在精矿品位要求已知的情况下,能够快速准确给出金属回收率的指标设定值,并与传统的多项式拟合方法进行了比较.结果表明神经网络具有较好的拟合效果.在某钢铁公司选矿厂的实际应用中,取得了较好的效果.

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期刊信息
  • 《信息与控制》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院沈阳自动化研究所
  • 主编：王天然
  • 地址：沈阳市南塔街114号
  • 邮编：110016
  • 邮箱：xk@sia.cn
  • 电话：024-23970049
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-0411
  • 国内统一刊号：ISSN：21-1138/TP
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 全国优秀期刊三等奖,中科院优秀期刊三等奖,辽宁省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:12960