【摘 要】
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该文通过对露天矿矿石质量管理系统的分析和研究,找出了现有系统中存在的问题和不足,其中一个关键问题是:如何及时、准确的预测出爆堆矿石质量的分布情况.然后对遗传算法和人
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该文通过对露天矿矿石质量管理系统的分析和研究,找出了现有系统中存在的问题和不足,其中一个关键问题是:如何及时、准确的预测出爆堆矿石质量的分布情况.然后对遗传算法和人工神经网络,尤其是用遗传算法与BP网络结合的理论、方法、特性及使用条件进行了分析研究,从而提出了一个基于遗传算法和神经网络的爆堆矿石质量预测系统.该系统通过遗传神经网络的自学习和优化功能来对爆堆矿石质量进行预测.最后,以白云鄂博铁矿为例,建立白云鄂博铁矿爆堆矿石质量预测系统并对该矿部分区段的矿石品位进行了预报.该系统适用范围广,可操作性强.采用遗传神经网络的有关方法来预测爆堆矿石质量是在前人所做工作基础上进一步完善和出新的过程,为矿石质量管理工作提供了一种新方法和思路,同时也为企业解决不确定性信息处理问题提供了一种新的尝试和手段.
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