【摘 要】
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针对影响堆浸工艺铀矿浸出率的因素较多且具有非线性的特点,提出一种利用核主成分分析（KPCA）进行参数处理,整合冗余,降低维数,并将处理后得到的6个主成分作为支持向量机（SVM）测量
【机 构】
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东华理工大学理学院,核资源与环境省部共建国家重点实验室培育基地（东华理工大学）
【基金项目】
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核资源与环境省部共建国家重点实验室培育基地资助项目（101116）
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针对影响堆浸工艺铀矿浸出率的因素较多且具有非线性的特点,提出一种利用核主成分分析（KPCA）进行参数处理,整合冗余,降低维数,并将处理后得到的6个主成分作为支持向量机（SVM）测量模型输入的预测方法。在此过程中,利用粒子群算法（PSO）优化核主成分分析和支持向量机的参数,使模型具有较高的训练精度。在此基础上,对铀矿堆浸进行建模仿真,并进行预测。结果表明,基于KPCA-SVM的铀矿累计浸出率模型与BP神经网络方法相比,具有有效降低数据维数、在小样本条件下学习更加有效、建模采样过程更快、预测精度更高的优点。
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