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摘要:
按照ISO3084对铁矿石进行品位波动校核是一种常规方法,但该方法需要耗费大量的人力和财力,检验校核相当不经济.本文利用BP神经网络,采用第四代程序语言MATLAB,利用历年来积累的检验数据或在线粒度检测的部分数据作为学习训练样本,建立数学模型,同时通过MATLAB的命令行方式、GUI方式和系统仿真对铁矿石的品位波动进行模拟检验,模拟结果误差小,得到的网络能为相关铁矿石品位波动情况获取提供手段,最终为铁矿石取制样提供品位波动校核依据.
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文献信息
篇名 基于BP网神经网络的铁矿取样品位波动的校核
来源期刊 计算机与应用化学 学科 工学
关键词 BP网神经网络 铁矿 取样 品位波动 校核
年,卷(期) 2012,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1499-1502
页数 4页 分类号 TD926.3
字数 4360字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郑建国 71 315 10.0 13.0
2 李斐真 11 17 2.0 3.0
3 应海松 宁波检验检疫局铁矿检测中心铁矿石国家级重点实验室 2 5 2.0 2.0
4 贺存君 宁波检验检疫局铁矿检测中心铁矿石国家级重点实验室 1 3 1.0 1.0
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BP网神经网络
铁矿
取样
品位波动
校核
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与应用化学
双月刊
1001-4160
11-3763/TP
大16开
北京中关村北二街2条1号
82-500
1984
chi
出版文献量(篇)
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10
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27612
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