【摘 要】
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浮选回收率是金矿选矿过程重要的生产指标,目前主要是通过人工化验的方法检测获得,人工检测周期较长,造成金矿厂不能及时把握浮选工艺水平。在大量现场生产数据的基础上,分别
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浮选回收率是金矿选矿过程重要的生产指标,目前主要是通过人工化验的方法检测获得,人工检测周期较长,造成金矿厂不能及时把握浮选工艺水平。在大量现场生产数据的基础上,分别采用多元线性回归和BP神经网络的方法,建立了金矿厂浮选回收率的预测模型。建立的预测模型可用于浮选参数的优化控制与决策之中,为浮选流程仿真软件的开发奠定了良好的基础,对于实际生产具有良好的参考作用。
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