【摘 要】
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基于矿浆和泡沫是理想混合的假设条件所建立的浮选模型在工业应用中取得了有限的成功.但由于模型自身的复杂性和假设条件在工业系统中很难得到保证,因此,其应用前景十分有限.
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基于矿浆和泡沫是理想混合的假设条件所建立的浮选模型在工业应用中取得了有限的成功.但由于模型自身的复杂性和假设条件在工业系统中很难得到保证,因此,其应用前景十分有限.近年来,作为现代控制理论前沿的智能控制发展较快,为建立浮选过程非参数模型创造了条件.该文首次将人工神经元网络技术引入浮选建模过程中,在研究方法上突破了传统思维方式的限制,将信息技术、控制理论和智能优化方法与浮选工艺的研究有机地结合起来,为解决浮选过程自动控制领域长期存在的建模困难的国际性难题开创了一条新的途径,取得了创造性的成果.这是中国浮选过程自动控制研究的新起点.RBF网络是前馈型神经元网络的一种,它通过改变神经元非线性变换函数的参数来实现非线性映射,具有学习速度快等优点,近年来在自动控制中受到重视.该文在Matlab环境下实现了最近邻聚类学习算法,有效地解决了RBF网络训练过程中隐含层层数难以确定的难题,为建立浮选过程模型奠定了基础.
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