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金泥的处理工业上普遍采用火法资金，炉渣组成对获取最高的金回收率和最低渣中含金量具有重要影响。本文应用神经网络方法，对苏打－硼砂－玻璃－食盐所组成的渣系同熔炼渣含量的关系进行研究，建立可用于预测不同炉渣组成分渣含金的神经网络模型（包括网络类型、网络结构及其算法）。研究结果表明：所建立的三层反向传播神经网络模型可以用于熔炼体系渣含金的预测，且比传统回归分析法有许多突出的优点。