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基于RBF神经网络的矿山选矿指标预测
引用本文:孙福振,李艳,李业刚. 基于RBF神经网络的矿山选矿指标预测[J]. 山东理工大学学报:自然科学版, 2010, 24(1): 50-53
作者姓名:孙福振  李艳  李业刚
作者单位:山东理工大学计算机科学与技术学院,山东淄博255049
摘    要:根据矿山数据复杂性构建矿山数据仓库,利用选矿厂在长期生产过程中积累的大量反映选矿过程指标的历史和现在数据资源,结合RBF人工神经网络建模,揭示选矿过程中原矿性质、选矿工艺流程与选矿效果的动态关系模型,为矿山企业的产品计划提供决策支持.

关 键 词:数据仓库  数据模型  指标预测  RBF神经网络

Indicator forecast of mineral separation based on RBF neural network
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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