【摘 要】
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针对矿物浮选过程中回收率难以在线检测的问题,提出了一种回收率预测方法。采用最小二乘支持向量机构造预测模型,以图像特征作为模型输入,通过交叉验证实现模型参数优化。为
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针对矿物浮选过程中回收率难以在线检测的问题,提出了一种回收率预测方法。采用最小二乘支持向量机构造预测模型,以图像特征作为模型输入,通过交叉验证实现模型参数优化。为提取泡沫特征,通过计算图像相对红色分量提取颜色特征,结合聚类与分水岭方法分割泡沫图像并提取尺寸特征,利用像素分析方法提取承载量特征,采用图像对的相关性分析方法提取泡沫速度、破碎率等动态特征,并对泡沫特征与回收率进行了相关性分析。实验结果表明,该方法能有效预测回收率。
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