排序方式: 共有39条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
露天矿爆破是一个受诸多因素共同影响的系统工程,是露天开采的重要环节之一,其爆破效果的优劣直接影响后续工序的完成。提高爆破技术水平和爆破质量,对矿山安全和生产具有重要的意义。本文通过随机森林选择影响爆破效果的主要参数,结合模糊评价确定爆破综合效果,建立了RBF神经网络爆破效果预测模型。将该模型应用于矿山爆破效果预测中,并将爆破现场实测的11组数据作为模型训练样本,另外5组现场数据作为预测样本进行测试,通过与BP神经网络比较,发现RBF神经网络的预测性能更为优越,可广泛应用于现场实践中。 相似文献
3.
4.
5.
6.
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
7.
8.
大参数多分段并行无贫化放矿的无底柱分段崩落法,是当前崩落法先进理论和技术以及工艺的综合.其特点是大的结构参数、无贫化放矿和多分段并行回采,这三项技术综合同时采用,会取得最佳的技术经济效果:矿石损失贫化小,生产能力大,采矿成本低等.因此,只要能满足其使用条件,应大力推广该无底柱分段崩落法,以实现安全高效的目标. 相似文献
9.
10.