【摘 要】
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针对浮选过程矿浆浓细度难以实时检测的问题，提出一种基于PLS弱学习器的增强回归集成软测量方法。该法基于获取的浮选泡沫图像特征数据，首先初始化AdaBoost指定训练样本分布，通
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针对浮选过程矿浆浓细度难以实时检测的问题，提出一种基于PLS弱学习器的增强回归集成软测量方法。该法基于获取的浮选泡沫图像特征数据，首先初始化AdaBoost指定训练样本分布，通过调用弱学习器对训练集进行训练；然后根据训练结果更新训练集分布，并再次训练，如此循环，从而建立浮选过程图像特征与矿浆浓细度之间的Boost—PLS关系模型，实现矿浆浓细度的在线预测。实际生产数据仿真结果验证了所提方法的有效性和可行性。
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