基于RBF网络球磨机双因素建模的研究

采用简单过程检测仪表（电耳、功率变送器等）,建立与球磨机转速率和球料比之间的关系,用径向基网络对过程进行了双因素建模。通过两步有导师的训练,使神经网络的预报值与实际输出的误差平方和达到了10^－10以下,仿真结果表明,径向基网络不仅逼近的精度高,而且网络的训练很好地解决了多因素的交互影响。     

非煤矿山安全评价技术与实践

介绍了非煤矿山安全评价的内容、程序、评价方法等安全评价技术，并结合马鞍山矿山研究院多年来承担非煤矿山安全评价的实例，阐述了非煤矿山开展安全评价工作的重要性。     

东鞍山赤铁矿药剂添加剂的选矿试验研究

介绍了在东鞍山烧结厂一选车间现有工艺条件下,一精选区加入添加剂石油磺酸钠,改善了浮选泡沫性能,取得精矿品位相近,回收率提高3个百分点的好指标。     

具有泡沫特征的神经计算机视觉在线显像浮选过程

结构图像分析能定量地在线显示工业锌浮选中浮选泡沫的特性。本文用邻近灰度水平相关矩阵来定量地确定泡沫的结构。原矿的变化和载流分析的不精确性，致使图像特征与中期锌回收率之间的相关关系较差。正如自组织神经网络所示的那样，只要能识别锌品位和图像特征之间的短期干扰，那么两者之间就一定存在着一种重要的相关关系。磨矿回路的波动和图像特征的变化这两者之间的关系预示着图像分析可用来作为一种诊断工具。     

磨矿分级过程智能控制方案研究

首次提出采用基于人工神经网络的专家系统来指导磨矿分级过程控制。选用人工神经网络进行磨矿分级过程建模，可强化诉自适应性和自学习能力，提高专家系统知识的获取速率和效率。通过知识处理技术、过程优化技术和控制技术相结合，进行了磨矿分级过程有效智能控制方案的研究。     

利用天然粉石英制备中空硬硅钙石二次粒子研究

采用动态水热法 ,以江西产天然粉石英、河北井陉产石灰为原料 ,加入少量的氧氯化锆为添加剂合成硬硅钙石晶体。结果表明 ,单纯使用粉石英与石灰为原料无法制备出具有中空结构的硬硅钙石二次粒子 ,硬硅钙石体积密度较大 ,所制备的硬硅钙石纤维发育不好 ;适量加入氧氯化锆添加剂可生成具有低密度、中空结构的硬硅钙石二次粒子 ,同时可生成结晶良好 ,直径 10 0nm左右的硬硅钙石纤维。此工艺提供了廉价制备超轻硬硅钙石制品的可能。     

物料粒度分析中的现代测试技术

介绍了各种粒度分析方法的可测粒度范围、参数和特点，对光学技术、电阻感应法、超声波技术、数字图象技术、基于分形的颗粒分析技术等粒度分析中应用的各种现代测试技术进行了详细评述。     

基于神经网络的球磨专家系统

利用神经网络系统的学习、联想记忆、非线性并行分布处理功能,建立了基于神经网络的球磨专家系统的基本框架,同时提出知识表示、获取、推理的神经网络方法。在ＭＡＴＬＡＢ环境下,用ＢＰ和ＲＢＦ网络建立了球磨神经网络专家系统,该系统还解决了神经网络专家系统不能向用户提供解释工作过程的不足。     

超声波技术在选矿中的应用

对超声波在选矿测试(如粒度分析、物位测量、流量检测和浓度检测)、矿物选别、化学浸出、矿石破碎等方面的应用进行了详细介绍，并阐述了超声波技术在这些方面得以应用的基本原理，指出超声波技术是一种很有发展前景的技术。