【摘 要】
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该文研究了煤泥浮选的速率常数问题,通过实验发现窄级别煤泥浮选的速率常数问题比较复杂,在目前的分级条件下,还不能简单地认为窄粒度级或窄密度级的浮选速率常数K是常数,速
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该文研究了煤泥浮选的速率常数问题,通过实验发现窄级别煤泥浮选的速率常数问题比较复杂,在目前的分级条件下,还不能简单地认为窄粒度级或窄密度级的浮选速率常数K是常数,速率常数K与充气量、药剂制度有关,其中关系还有待进一步探索.鉴于煤泥浮过程的复杂性,该文研究了利用B-P型人工神经网络建立煤泥浮选数学模型的可行性.三层的B-P型人工神经网络具有良好的非线性函数逼近能力,不需要事先确定模型的基本形式,可建立多输入、输出变量、高精度的非线性的数学模型,这对建立煤泥浮选的数学模型非常适用.该文利用B-P型人工神经网络的上述特点,通过实验成功地建立了煤泥浮选的数学模型,该模型具有良好的精度和预测性能,证明了利用B-P型人工神经网络建立煤泥浮选的数学模型是可行的.
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