本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺及IHS-LSSVM的浮選回收率預(yù)測(cè)

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【摘要】：針對(duì)礦物浮選過程中回收率難以在線檢測(cè)的問題,提出了一種基于機(jī)器視覺技術(shù)、改進(jìn)和聲搜索算法(HS)優(yōu)化LSSVM參數(shù)的預(yù)測(cè)方法(IHS-LSSVM)。首先提取浮選泡沫圖像的顏色、氣泡尺寸、分形系數(shù)、運(yùn)動(dòng)速度等多個(gè)特征,接著改進(jìn)和聲搜索算法的"調(diào)音"策略,進(jìn)而找到LSSVM的最優(yōu)參數(shù),并建立浮選回收率預(yù)測(cè)模型,最后采用鉛礦浮選現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試。試驗(yàn)結(jié)果表明,相對(duì)于現(xiàn)有方法,該預(yù)測(cè)方法提高了預(yù)測(cè)精確度。
【作者單位】： 福州大學(xué)物理與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助(61170147)
【分類號(hào)】：TD923;TP391.41
【正文快照】： 礦物浮選是工業(yè)上礦物分離提取的一種有效方法,國內(nèi)外應(yīng)用廣泛,其中回收率能反映出礦物的質(zhì)量和產(chǎn)量,是一個(gè)關(guān)鍵的工藝生產(chǎn)指標(biāo)。通過人工觀察泡沫形態(tài)來估計(jì)礦物的回收率,進(jìn)行生產(chǎn)操作調(diào)節(jié),這種方式缺乏定量標(biāo)準(zhǔn),主觀性和隨意性較大。因此,研究浮選回收率的準(zhǔn)確、自動(dòng)化預(yù)測(cè),

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1190344