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神经网络技术在矿物浮选过程优化中的研究进展
目录
一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1矿物浮选技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2浮选过程优化的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3神经网络技术简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.4神经网络在矿物浮选优化中的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
二、神经网络技术在矿物浮选过程优化的基础理论．．．．．．．．．．．．．．12
2.1浮选过程模型化与仿真．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.2神经网络基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.2.1前馈神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.2.2循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
2.2.3深度神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.2.4感知机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
2.3常用神经网络模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
2.4神经网络在浮选过程中的应用机理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
三、基于神经网络技术的浮选过程参数预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
3.1矿石性质预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
3.1.1矿石种类识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
3.1.2矿石可选性评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
3.2矿浆性质预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
3.2.1矿浆浓度预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
3.2.2矿浆pH值预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
3.3浮选结果预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
3.3.1矿物回收率预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
3.3.2尾矿品位预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
四、基于神经网络技术的浮选过程控制策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
4.1浮选参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
4.1.1矿物分选效果的神经网络控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
4.1.2浮选药剂添加量的神经网络控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
4.2浮选流程优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59
4.3智能闭环控制系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61
五、神经网络技术在特定矿物浮选中的应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．64
5.1有色金属矿物浮选．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66
5.1.1矿物种类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
5.1.2矿物种类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
5.2黑色金属矿物浮选．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
5.3金属矿物浮选．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74
5.4非金属矿物浮选．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76
六、神经网络技术在矿物浮选过程优化中的挑战与展望．．．．．．．．．．77
6.1存在的挑战．．．．．
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