矿体品位估计的粗神经网络方法
来源期刊:矿冶工程2004年增刊第1期
论文作者:陆秋琴 梅莉 黄光球
关键词:粗糙集理论; 人工神经网络; 矿石品位;
摘 要:运用粗糙集理论和BP神经网络相结合的方法,提出了定性和定量因素融合、品位控制点数据的自动组合和相对重要性的确定、无用因素的清除等一系列方法,获取了矿石品位估算规则和方法的原理和算法.所提出的方法可自动确定任何多因素复杂条件下的矿石品位估计方法及其使用规则,且准确率很高.
陆秋琴1,梅莉1,黄光球1
(1.西安建筑科技大学,陕西,西安,710055)
摘要:运用粗糙集理论和BP神经网络相结合的方法,提出了定性和定量因素融合、品位控制点数据的自动组合和相对重要性的确定、无用因素的清除等一系列方法,获取了矿石品位估算规则和方法的原理和算法.所提出的方法可自动确定任何多因素复杂条件下的矿石品位估计方法及其使用规则,且准确率很高.
关键词:粗糙集理论; 人工神经网络; 矿石品位;
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