CN114841453B 一种浮选过程的精煤灰分预测方法 （中国矿业大学）_第1页
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文档简介

号本发明涉及一种浮选过程的精煤灰分预测2将实时采集的浮选泡沫图像输入至训练好的精煤灰分预测主对实时采集的尾矿图像的灰度特征值、浮选入料浓度、浮选入料流量及浮选分别将每一组第一样本数据中精煤的浮选泡沫图像作为分别将每一组第二样本数据中的浮选泡沫图像输入至训练好的精煤灰分预测主模型，分别对每一组第二样本数据中的尾矿图像的灰度特征值分别将每一组第二样本数据对应的归一化后的灰度特征值流量及浮选液位作为输入、将对应的精煤灰分实测值与精煤灰分预测值的差值作为标签，对所述精煤灰分预测补偿模型进行训练，确定所述精煤灰分预测补偿模型的结构和参数，精煤灰分预测主模型选用基于卷积神经网络的精煤灰分预精煤灰分预测补偿模型选用基于径向基函数神经网络的预测所述灰度特征值通过对所述尾矿图像进行灰度直方图提取得3浮选泡沫图像由固定于浮选泡沫液面上方的泡沫图像采集尾矿图像由尾矿图像采集系统采集得到；所述尾矿图像采集系统搭建在浮选尾矿槽旁，通过泵抽取实时浮45[0017]分别将每一组第二样本数据中的浮选泡沫图像输入至训练好的精煤灰分预测主[0020]进一步，所述精煤灰分预测主模型选用基于卷积神经网络的精煤灰分预测主模[0026]所述泡沫图像采集系统内置CCD工业相机、在工业相机两侧固定有向67[0056](2)浮选入料浓度和浮选入料流量实时反映浮选系统的当前处理量，当处理量在入料管道处实时检测浮选入料浓度；使用流量计在浮选入料管道处实时检测浮选入料流8[0068]在训练精煤灰分预测主模型的过程中，能够建立起浮选泡沫图像中的泡沫颜色、[0069]优选地，所述精煤灰分预测主模型选用基于卷积神经网络的精煤灰分预测主模9任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范

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