T=题名(书名、题名),A=作者(责任者),K=主题词,P=出版物名称,PU=出版社名称,O=机构(作者单位、学位授予单位、专利申请人),L=中图分类号,C=学科分类号,U=全部字段,Y=年(出版发行年、学位年度、标准发布年)
AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
范例一:(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二:P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016
摘要:精矿品位是矿物浮选过程中的一项关键工艺指标,但在实际生产中该变量难以在线检测;且该过程非常复杂,具有高度的非线性及不确定性,常用的建模方法精度不够。针对上述问题,设计了一种顺序后向回归(SBS)与非线性自回归(NARX)神经网络结合的软测量算法。算法利用SBS对输入变量进行筛选以降低冗余变量对模型精度的影响,采用NARX神经网络对精矿品位进行预测。工业运行数据的仿真结果表明,该算法可以有效预测精矿品位,并且与其他算法相比,具有一定的优越性。
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