本文選題：浮選加藥 + 核主元分析　； 參考：《控制工程》2017年02期

【摘要】：以浮選過程關鍵控制量(浮選加藥量)為研究對象,提出一種基于核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量機(LSSVM)的浮選加藥控制模型。通過對浮選過程的工藝的分析,確定了模型的輸入輸出變量。采用KPCA算法對樣本數(shù)據(jù)進行降維處理,簡化模型結構,并用LSSVM建立浮選加藥控制模型。采用基于高斯變異和柯西變異改進的混合蛙跳算法(ILSFA)對LSSVM模型的參數(shù)進行優(yōu)化,獲得高精度的控制模型。仿真結果表明,提出的模型能夠顯著提高出浮選加藥的控制精度,滿足浮選加藥過程的需求。
[Abstract]:Taking the key control quantity of flotation process (flotation dosage) as the research object, a new flotation control model based on kernel principal component analysis (KPCA) and least squares support vector machine (LSSVM) was proposed. The input and output variables of the model are determined by analyzing the flotation process. The KPCA algorithm is used to reduce the dimension of the sample data, to simplify the model structure, and to establish the floatation control model by LSSVM. A hybrid leapfrog algorithm based on Gao Si mutation and Cauchy mutation is used to optimize the parameters of LSSVM model and obtain a high precision control model. The simulation results show that the proposed model can significantly improve the control accuracy of floatation dosing and meet the needs of floatation feeding process.
【作者單位】： 遼寧科技大學電子與信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61473054)
【分類號】：TD923;TP18

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1780114