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利用特制传感器采集磷矿原矿、浮选精矿和尾矿的颗粒表面特征参数，通过BP神经网络对采集数据进行建模处理，利用该模型进行浮选精矿的品位预测，计算结果显示，模型预测值与实测精矿品位绝对误差小于0．5％，能有效地预测磷矿浮选过程精矿品位。
基于BP人工神经网络的磷矿品位预测模型研究
【摘 要】
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利用特制传感器采集磷矿原矿、浮选精矿和尾矿的颗粒表面特征参数，通过BP神经网络对采集数据进行建模处理，利用该模型进行浮选精矿的品位预测，计算结果显示，模型预测值与实测精矿
【机 构】
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武汉工程大学资源与土木工程学院
【出 处】
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有色金属(选矿部分)
【发表日期】
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2016年5期
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