伴生金属矿床在我国分布较广，随着开采深度的增加和国民经济对钢铁需求量的增大，越来越需要安全高效的采矿方法，虽然在迄今为止的采矿方法研究与矿山生产实践中已经逐步认识到了运用无底柱分段崩落法开采矿山的重要性，并使这一安全高效的采矿方法在多数矿床中得到了实际应用，但是却或多或少的忽视了对该方法中放矿截止品位优化的研究。放矿截止品位的优劣是决定该种采矿方法效率高低的关键，放矿截止品位的优化可以提高井下放矿管理工作的效率；可以降低采、选过程的总成本，增加矿山企业的总收益；可以提高矿产资源的利用率，进而延长矿山企业的服务年限。但由于矿山地质结构各异，生产情况千差万别，外围经济环境经常变化，因而致使该类研究的可操作性较差，时效性和泛化能力不高。 本文便是针对这一特点，运用软计算的方法，寻找到一个泛化能力和客观性均较强的放矿截止品位计算系统。首先，本文对整个采、选过程进行了细致的划分，找到各个阶段中对放矿截止品位产生影响的各种技术经济因素，并将其分离、量化。继而在系统论思想的指导下，针对于本研究建立了一套放矿截止品位的指标评价体系。然后，结合大冶铁矿自身的特点，形成了一套优化放矿截止品位的软计算集成算法。 大冶铁矿隶属于武汉钢铁公司，位于湖北省黄石市，其矿床类型属于典型的伴生金属矿床，主量金属为铁，伴生铜、金、硫等，矿体埋藏较深，矿区范围内所有矿体均采用无底柱分段崩落法开采。本文的研究对象——东采井下车间自2002年以前采用露天开采、之后转为运用无底柱分段崩落法进行地下开采，其井下放矿管理工作中放矿截止品位的确定一直采用目估法判定，方法简单但却过于粗糙。同时，这一工作方法也致使在本项目研究过程中截止品位数据指标项的不准确或是缺失，给项目的实施带来了较难的困难。针对于这一问题，本文运用了数值模拟方法获取该指标项，并得到了较好的预测和仿真效果。 随后，本文介绍了各种相关的软计算方法，并指出了各自的优劣。最后，针对于本研究，在上述方法的基础上，利用系统论的思想，针对于矿山系统中存在着高度复杂、高度非线性函数关系的特点，通过把模糊系统、遗传算法和人工神经网络相互嵌套，在采矿、选矿总过程收益最大化的基础上寻求到一个最佳的放矿截止品位。并建立一套新的截止品位评价系统，该系统具有以下特点： 1、在优化放矿截止品位的同时，也可以优化入选品位，因此，其优化的结果不仅可以为井下的放矿管理工作提供参考，而且也可指导入选前的配矿等工作。 2、该模型适用于不同的研究对象，本研究通过把不同矿山共有的属性同化在模型内，而不同的属性由外界输入的方法，使模型具有相对较强的泛化能力。 3、该截止品位计算模型中采用遗传算法嵌套模糊神经网络，利用神经网络的强容错能力，避免了错误数据对计算结果的影响，增加了计算结果的客观性。 理论研究与在大冶铁矿的实际应用表明：本文所提出的这一最佳放矿截止品位能够较大的控制采、选总成本，增加矿山企业的总收益。并且，本文所提出的这一方法与所建立的软件系统不仅可以应用于大冶铁矿，而且可以应用到具有类似生产状况的矿山。增加了该研究的普适性。对矿山企业有着较大的理论和实际意义。