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进化神经网络在矿山入选品位优化中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
在矿山入选品位指标研究中,正确建立有关因素之间的数学模型是实施优化的关键。其中选矿子系统的入选品位、混岩率与选比之间呈复杂非线性关系。为克服一般神经网络收敛慢和过学习的问题,采用改进遗传算法的进化神经网络模型映射混岩率、入选品位与选比之间的复杂非线性的对应关系,并将建立的选比神经网络模型用于金山店铁矿入选品位的优化决策支持系统中,取得每年多回收铁精矿16.23万t的良好效果。 相似文献
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以蛇纹石酸浸提镁残渣为硅源,碳酸锂为锂源,通过高温固相反应合成了硅酸锂高温固碳材料,探究了煅烧时间、气氛以及物料配比对合成材料高温固碳性能的影响。采用热重-差热综合热分析仪(TG-DTG)研究了蛇纹石酸浸提镁残渣型硅酸锂的CO2吸收性能,并通过扫描电子显微镜(SEM)与X射线衍射仪(XRD)对合成材料的微观形貌与结构特征进行了表征。结果表明:蛇纹石酸浸提镁残渣型硅酸锂具有较好的CO2吸收性能,吸收量可达26.66%;与市售Si O2为硅源相比,蛇纹石酸浸提镁残渣型硅酸锂材料煅烧合成时间缩短,高温固碳性能更优。 相似文献
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