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摘要:
由于湿法冶金萃取生产过程中组分的质量浓度在线检测极其困难,因此提出了一种结合独立成分分析与支持向量机的数据建模方法,建立了铜萃取过程组分的质量浓度预测模型.首先利用独立成分分析方法对现场数据进行预处理,然后利用支持向量机建立分配比模型对预测模型中的必要参数进行辨识,从而增强了铜萃取过程组分质量浓度预测模型的准确性.通过萃余液铜质量浓度和反萃余液铜质量浓度的实验证明了该模型更有效、更精确,为进一步控制管理提供了理论基础.
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文献信息
篇名 基于ICA-LSSVM的铜萃取混合模型
来源期刊 东北大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 萃取 湿法冶金 混合模型 独立成分分析 最小二乘支持向量机
年,卷(期) 2014,(10) 所属期刊栏目 信息与控制
研究方向 页码范围 1369-1372
页数 4页 分类号 TG335.58
字数 3154字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-3026.2014.10.001
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 毛志忠 东北大学信息科学与工程学院 111 949 17.0 25.0
2 贾润达 东北大学信息科学与工程学院 22 192 8.0 13.0
3 于亮 东北大学信息科学与工程学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
萃取
湿法冶金
混合模型
独立成分分析
最小二乘支持向量机
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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东北大学学报(自然科学版)
月刊
1005-3026
21-1344/T
大16开
沈阳市和平区文化路3号巷11号东北大学267信箱
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1955
chi
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