基于RBF神经网络的螺旋分级机数学模型

• 作者: 杨磊 桂卫华 阳春华
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 螺旋分级机 数学模型 径向基函数 递归最小二乘法
• 年，卷（期）: 2008,（36）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 197-198,212
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.36.082

摘要

随着科学技术的进步和矿业生产的发展,基于多元回归理论的数学模型已难以满足精度要求.本文在已有螺旋分级机数学模型的基础上,针对铝土矿磨矿分级过程多变量、非线性的特点,结合RBF神经网络技术,应用竞争学习方法(RPCL)和递归最小二乘算法,建立起螺旋分级机的数学模型.用某铝土矿选矿厂二段磨矿闭路的实际生产数据进行了仿真实验,仿真结果表明,模型预测结果与实际生产结果基本吻合,模型精度满足工艺要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阳春华	中南大学信息科学与工程学院	389	3229	27.0	37.0
2	桂卫华	中南大学信息科学与工程学院	695	7452	38.0	56.0
3	杨磊	中南大学信息科学与工程学院	11	67	4.0	8.0