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摘要:
针对矿物浮选过程泡沫大小分布随着药剂量的改变而动态变化的特点,提出一种基于泡沫大小动态分布特征的具有自学习功能的浮选生产过程加药量健康状态统计模式识别方法.首先,通过泡沫图像分割、气泡尺寸分布核密度估计获得浮选气泡大小的概率密度分布函数,采用无监督的最远邻聚类方法获得典型药剂量添加状态下的气泡尺寸统计分布特征集;然后,采用简单的贝叶斯推理方法获得测试时间段对应的药剂添加健康状态分析识别结果,并根据浮选生产工况状态的动态变化对各典型药剂状态下的气泡大小统计分布特征集进行在线学习修正.实验结果表明,所提出方法能实时获取泡沫尺寸分布的动态变化,实现浮选药剂操作健康状态的自动识别与评价,为进一步实现浮选生产过程的加药量优化控制奠定了基础.
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文献信息
篇名 基于泡沫大小动态分布的浮选生产过程加药量健康状态分析
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 泡沫浮选过程 过程监控 气泡尺寸动态分布 核密度估计 最远邻聚类
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 492-502
页数 11页 分类号 TP277
字数 10108字 语种 中文
DOI 10.7641/CTA.2013.20850
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 桂卫华 中南大学信息科学与工程学院 695 7452 38.0 56.0
2 唐朝晖 中南大学信息科学与工程学院 89 1053 17.0 29.0
3 朱建勇 中南大学信息科学与工程学院 6 34 4.0 5.0
4 刘金平 中南大学信息科学与工程学院 15 236 9.0 15.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
泡沫浮选过程
过程监控
气泡尺寸动态分布
核密度估计
最远邻聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
4979
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72515
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