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摘要:
该文在进行某选矿厂浮选生产数据分析的过程中,针对浮选过程常常为高度非线性多输入多输出问题的特点,在深入剖析BP网络与RS理论的基本原理和特点的基础上,提出了分别利用BP网络的高度非线性拟合特性对浮选生产数据进行训练以获得浮选生产过程知识的隐式表达,同时利用RS理论的数据浓缩功能对浮选生产数据进行约简而得到相应浮选生产过程知识的显式表达,然后对两种模型的分析结果进行交叉验证的应用模式.与基于人工神经网络的决策树构造等其它人工神经网络的白化方法相比,该方法具有在保证问题分析结果的精度的同时,分析过程相对简单,克服了由于BP网络结构的不确定性而导致最终得到的决策树不确定的缺点,并由此减小了对所分析数据产生误解的风险.
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文献信息
篇名 BP网络与RS理论在浮选生产数据分析中的应用
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 RS理论 BP网络 知识表达 浮选生产数据分析
年,卷(期) 2002,(7) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 218-220
页数 3页 分类号 TP183
字数 4008字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2002.07.073
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1 杨会志 河北科技大学经济管理学院 21 220 6.0 14.0
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研究主题发展历程
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RS理论
BP网络
知识表达
浮选生产数据分析
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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