【摘 要】
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探索了人工神经网络在浮选药剂制度优化中的应用。研究通过浮选药剂三因素三水平正交试验采集具有一定代表性的实验数据,然后采用BP人工神经网络,建立了输入为p H值调整剂碳
【基金项目】
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国家自然科学基金资助（51504169）,武汉工程大学研究生教育创新基金项目（CX2016048）
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探索了人工神经网络在浮选药剂制度优化中的应用。研究通过浮选药剂三因素三水平正交试验采集具有一定代表性的实验数据,然后采用BP人工神经网络,建立了输入为p H值调整剂碳酸钠的用量、抑制剂硅酸钠的用量和捕收剂的用量,输出为选矿效率的BP人工神经网络模型,并通过样本检验模型的准确性。试验结果：F检验确定的药剂制度为p H值调整剂用量4 kg/t、抑制剂用量3 kg/t、捕收剂用量1 kg/t,选矿效率为19.75%,BP人工神经网络确定的药剂制度为p H值调整剂用量4 kg/t、抑制剂用量2.3 kg/t、捕收
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