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利用多元回归分析和人工神经网络构建螺旋分级机数学模型,预测校对分离粒度和分级精度,并对2个模型的预测效果进行了比较。使用LM算法和遗传算法优化人工神经网络模型,模型预测结果表明:采用人工神经网络构建螺旋分级机数学模型比多元回归分析模型表现出更高的拟合度和更低的拟合误差。
螺旋分级机数学模型研究
【摘 要】
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利用多元回归分析和人工神经网络构建螺旋分级机数学模型,预测校对分离粒度和分级精度,并对2个模型的预测效果进行了比较。使用LM算法和遗传算法优化人工神经网络模型,模型预
【机 构】
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贵州大学矿业学院,喀斯特地区优势矿产资源高效利用国家地方联合工程实验室,贵州省非金属矿产资源综合利用重点实验室,昆明理工大学国土资源工程学院,贵州源翼磷系新材料股份有限公司
【出 处】
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矿冶工程
【发表日期】
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2017年03期
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