燃煤飛灰浮選除炭的徑向基神經網絡模型
發布時間: 2006-03-14 00:00 查看: 2949次
作 者:
韓敏芳 中國礦業大學,北京校區,北京
王立剛 中國礦業大學,北京校區,北京
彭蘇萍 中國礦業大學,北京校區,北京
作者簡介: 彭蘇萍(1959-),男,江西萍鄉人,博士,教授,博士生導師,研究方向為應用沉積學、物探、工程地質、煤田地質,出版專著3部,發表論文50余篇.
關.鍵.詞: 徑向基函數神經網絡, 粉煤灰, MATLAB程序, 除炭浮選
英文標題: RBF neural network model for fly-ash decarbonization floatation
摘 要: 利用MATLAB程序構建徑向基函數神經網絡,運用計算機經過517次訓練學習后,可實現粉煤灰除炭浮選工藝產品結果預測和工藝參數確定,并通過試驗驗證了神經網絡模型的計算結果.實踐表明,徑向基神經網絡模型所映射的關系可達很高的精度,明顯優于其他形式的數學模型.
韓敏芳 中國礦業大學,北京校區,北京
王立剛 中國礦業大學,北京校區,北京
彭蘇萍 中國礦業大學,北京校區,北京
作者簡介: 彭蘇萍(1959-),男,江西萍鄉人,博士,教授,博士生導師,研究方向為應用沉積學、物探、工程地質、煤田地質,出版專著3部,發表論文50余篇.
關.鍵.詞: 徑向基函數神經網絡, 粉煤灰, MATLAB程序, 除炭浮選
英文標題: RBF neural network model for fly-ash decarbonization floatation
摘 要: 利用MATLAB程序構建徑向基函數神經網絡,運用計算機經過517次訓練學習后,可實現粉煤灰除炭浮選工藝產品結果預測和工藝參數確定,并通過試驗驗證了神經網絡模型的計算結果.實踐表明,徑向基神經網絡模型所映射的關系可達很高的精度,明顯優于其他形式的數學模型.
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