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应用人工智能的方法建立了跳汰机床层松散状况的软测量模型，该软测量模型的建立分2步完成：首先根据工业现场的操作经验和化验分析结果，应用跳汰机分选效果主要指标（不完善度和错配物总量）与床层松散状况的关系建立模糊推理系统（FIS）模型，实现跳汰机床层松散状况的离线评价；然后根据浮标传感器的输出与跳汰机床层松散的关系以及跳汰机床层松散状况的离线评价结果，建立基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的跳汰机床层松散状况的在线估计模型．实验得到软测量模型的训练均方根误差为0．0147，验证均方根误差为0．0214，充