基于机器视觉及IHS-LSSVM的浮选回收率预测

发布时间：2017-11-15 15:36

  本文关键词：基于机器视觉及IHS-LSSVM的浮选回收率预测

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【摘要】：针对矿物浮选过程中回收率难以在线检测的问题,提出了一种基于机器视觉技术、改进和声搜索算法(HS)优化LSSVM参数的预测方法(IHS-LSSVM)。首先提取浮选泡沫图像的颜色、气泡尺寸、分形系数、运动速度等多个特征,接着改进和声搜索算法的"调音"策略,进而找到LSSVM的最优参数,并建立浮选回收率预测模型,最后采用铅矿浮选现场数据对模型进行测试。试验结果表明,相对于现有方法,该预测方法提高了预测精确度。
【作者单位】： 福州大学物理与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助(61170147)
【分类号】：TD923;TP391.41
【正文快照】： 矿物浮选是工业上矿物分离提取的一种有效方法,国内外应用广泛,其中回收率能反映出矿物的质量和产量,是一个关键的工艺生产指标。通过人工观察泡沫形态来估计矿物的回收率,进行生产操作调节,这种方式缺乏定量标准,主观性和随意性较大。因此,研究浮选回收率的准确、自动化预测,

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本文编号：1190344