动态rbf 神经网络在浮选过程模型失配中的应用 - 化工学报.pdfVIP

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2017-09-07 发布于天津
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第卷第期化工学报年月动态神经网络在浮选过程模型失配中的应用王晓丽黄蕾杨鹏阳春华中南大学信息科学与工程学院湖南长沙摘要铝土矿泡沫浮选过程中因矿浆的快速沉淀等原因工艺参数在线检测困难且入矿性质变化频繁造成浮选过程参数随入矿的变化而不断改变而通常建立的静态软测量模型利用固定样本集训练得到当矿源变化时容易发生模型失配现象使模型不能跟踪当前对象针对变矿源下的模型失配问题本文提出基于隐层节点动态分配和模型参数动态修正策略的神经网络建模方法用于铝土矿浮选过程酸碱度的在线检测建模实际生产数据仿真结果表明该方法能

第 67 卷第 3 期化工学报 Vol.67 No.3 2016 年 3 月 CIESC Journal March 2016 动态RBF 神经网络在浮选过程模型失配中的应用王晓丽，黄蕾，杨