【摘 要】
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近年来,我国各大钢铁企业对铁矿石的需求量逐年增加。由于我国铁矿资源品质较差,只有靠进口才能满足工业生产的需求,铁矿石对进口的依赖对我国钢铁工业发展产生严重制约。需要运用先进的技术来使国内现有铁矿资源获得最大限度的利用。我国铁矿资源大多是多元素共生的复合矿石,且矿石中混杂有大量伴生矿石,从而造成了矿石筛选及品位鉴定过程繁杂。目前采用的矿岩分类和含量检测方法中人工方法准确率较低,化学化验在检测过程会对
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近年来,我国各大钢铁企业对铁矿石的需求量逐年增加。由于我国铁矿资源品质较差,只有靠进口才能满足工业生产的需求,铁矿石对进口的依赖对我国钢铁工业发展产生严重制约。需要运用先进的技术来使国内现有铁矿资源获得最大限度的利用。我国铁矿资源大多是多元素共生的复合矿石,且矿石中混杂有大量伴生矿石,从而造成了矿石筛选及品位鉴定过程繁杂。目前采用的矿岩分类和含量检测方法中人工方法准确率较低,化学化验在检测过程会对环境造成污染,且成本高、耗时长,此外铁矿石复杂的基体容易对仪器测定产生影响。因此需要引进先进的技术手段来准确、高效的对矿岩进行分类并确定其品位,提高铁矿资源的利用率。针对以上问题,本文利用双隐含层极限学习机（Two Hidden Layer Extreme Learning Machine,TELM）建立了基于光谱数据的矿岩分类和含量检测模型,基本实现了矿岩分类以及铁矿石TFe含量和磁性率的检测。但模型存在两个问题:首先,TELM模型训练时,需随机初始化输入权值和第一隐层偏差,这将不可避免的出现权值为0的无效节点而且会使每次的仿真结果会存在比较大差异。其次,对于模型隐含层节点个数的选择是依靠多次试验选择的,不但不利于选择最优的结果,而且会耗费较长时间。针对TELM网络隐层参数随机初始化的问题,采用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）对TELM网络第一隐含层参数寻优,得到PSO-TELM网络模型。另外,针对网络隐层节点个数的设置问题,运用改进的粒子群算法（Improved Particle Swarm Optimization,IPSO）来寻找TELM 网络最优的第一隐层参数和节点个数。通过在粒子更新过程中更改粒子维度来寻找使网络性能最优隐含层节点个数。另外,在粒子的更新过程中考虑网络输出权值矩阵的范数,并为粒子群算法引入线性递减的惯性权值以此来增强网络的泛化能力。提出了一种基于光谱数据和IPSO-TELM算法的矿岩分类和含量检测方法。仿真结果表明,改进的粒子群算法可以有效的对TELM网络隐含层参数和节点个数进行寻优,并且IPSO-TELM模型的分类和含量检测的精度较高。模型进行矿岩分类的准确率为92.0276%,回归模型中,TFe含量的检测精度赤铁矿为94.99%,磁铁矿为97.34%,磁性率检测的精度赤铁矿为89%,磁铁矿为98.25%,可以满足工业需求。并且该方法在经济、速度、准确性上都优于现有的化学和仪器分析方法。
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