【摘 要】
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浮选生产过程中浮选槽液位通常根据经验人工设定，具有主观随意性、液位波动大，使精／尾矿品位不满足要求．为此，提出一种基于浮选泡沫图像多特征的浮选槽液位智能优化设定的方法．在浮
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浮选生产过程中浮选槽液位通常根据经验人工设定，具有主观随意性、液位波动大，使精／尾矿品位不满足要求．为此，提出一种基于浮选泡沫图像多特征的浮选槽液位智能优化设定的方法．在浮选槽工作原理以及液位与泡沫图像特征问关系的分析基础上，将基于案例推理的浮选槽液位预设定、基于多泡沫图像特征的改进LS-SVM（Least squares support vector machine）品位预测及基于BP神经网络的自学习模糊推理智能补偿等模型有机集成，提出了充分利用泡沫图像特征的液位智能优化设定方法．将该方法在某铝土矿浮选
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