【摘 要】
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针对现有的磨矿粒度测量仪表检测周期长,难以满足实时检测的问题,结合典型两段式磨矿回路的特点,提出了基于高斯过程(Gaussian process,GP) 的磨矿粒度软测量建模方法,将自适
【机 构】
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河北工业大学控制科学与工程学院,河北省控制工程技术研究中心
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针对现有的磨矿粒度测量仪表检测周期长,难以满足实时检测的问题,结合典型两段式磨矿回路的特点,提出了基于高斯过程(Gaussian process,GP) 的磨矿粒度软测量建模方法,将自适应自然梯度(adaptive naturalgradient,ANG)法应用到对高斯过程超参数优化过程中,构建基于ANG鄄GP 磨矿粒度软测量模型,并分别与BP 神经网络和支持向量机软测量模型进行仿真试验的比较研究. 结果表明:基于ANG鄄GP 的磨矿粒度软测量方法优于其他2 种方法,且具有较高预测精度,能有效地对磨矿粒度
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