基于径向基神经网络的浮选精煤灰分预测

• 作者: 于国防 王广胜 郭西进 陈晓天
• 来源期刊: 选煤技术
• 关键词: 精煤灰分 泡沫图像 RBF神经网络 MIV值评价法 灰分预测模型
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 选煤自动化
• 页码范围: 69-72
• 页数: 4页
• 分类号: TD948.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.16447/j.cnki.cpt.2017.05.018

摘要

鉴于精煤灰分的测量对煤泥浮选自动化的生产有着重要的意义,然而传统的燃烧法测量灰分的办法无法满足自动化生产的需求,设计了一种基于泡沫图像的浮选精煤灰分预测模型.首先对泡沫图像进行去噪声处理,然后用MIV值评价法对影响精煤灰分的特征进行筛选,最后建立基于径向基神经网络的精煤灰分预测模型,并通过与BP神经网络预测结果的对比,说明该网络在预测精煤灰分的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭西进	中国矿业大学信息与电气工程学院	82	391	10.0	15.0
2	陈晓天	中国矿业大学信息与电气工程学院	4	11	2.0	3.0
3	于国防		1	2	1.0	1.0
4	王广胜	中国矿业大学信息与电气工程学院	3	5	2.0	2.0