目前,國內(nèi)外銅礦品位分析多以化學分析法為主,但由于化學分析法存在成本高、時間長和污染物殘留等缺點,其相對配礦流程存在嚴重的滯后效應,致使尾礦銅含量過高,必然造成資源浪費。開展斑巖型銅礦可見光-近紅外光譜特征與建模研究是解決這一問題的有效途徑。以121個烏山斑巖型銅礦的化學分析與光譜測試數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,分析了斑巖型銅礦可見光-近紅外光譜特征,以主成分分析法（PCA）、局部線性嵌入算法（LLE）兩種降維算法對原始光譜數(shù)據(jù)進行了處理,所降維數(shù)分別為3維和5維,同時利用遺傳算法（GA）對原始光譜數(shù)據(jù)進行了波段選擇,共選取了467個最佳波段。然后以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為建模方法,并分別以92個和29個斑巖型銅礦可見光-近紅外光譜數(shù)據(jù)作為建模樣本和測試樣本,建立了斑巖型銅礦可見光-近紅外光譜的定量反演模型。利用原始數(shù)據(jù)所建模型的品位反演平均絕對誤差為0.104%,利用主成分分析法、局部線性嵌入算法、遺傳算法處理后的數(shù)據(jù)所建模型品位反演平均絕對誤差分別為0.110%, 0.093%和0.045%,由此可見,利用主成分分析法處理后的數(shù)據(jù)所建模型品位反演精度較差,利用局部線性嵌入算法處理后的數(shù)據(jù)所建模型品位反演精... 

【文章來源】：光譜學與光譜分析. 2020,40(08)北大核心EISCICSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

實驗樣品可見光-近紅外光譜曲線

主成分分析法[13]是一種線性數(shù)據(jù)降維分析方法, 采用主成分分析法對斑巖型銅礦原始光譜數(shù)據(jù)進行降維分析, 設(shè)置累計貢獻率為95%, 依據(jù)累計貢獻率計算最終降維維度d。 經(jīng)處理后, 原始數(shù)據(jù)被降為3維, 各維主成分所占貢獻率如圖2所示。 圖中橫坐標為各主成分, 縱坐標為各主成分貢獻率。(2)局部線性嵌入算法

式(1)中, Τ ^ ={t 1 ,t 2 ,?,t n } 為樣本銅含量的預測值, T={t1,t2,…,tn}為樣本銅含量的真實值, n為本實驗測試樣本的樣本數(shù)目。經(jīng)遺傳算法處理后, 挑選出了467個最佳波段組合, 以此為依據(jù), 在所有樣本的光譜數(shù)據(jù)中選出對應的467個波段反射率作為后續(xù)建模的輸入數(shù)據(jù)。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3292826