| 周开军,阳春华,牟学民,桂卫华.一种基于图像特征提取的浮选回收率预测算法[J].高技术通讯(中文),2009,19(9):957~963 |
| 一种基于图像特征提取的浮选回收率预测算法 |
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| DOI： |
| 中文关键词: 矿物浮选， 泡沫图像， 预测模型， 最小二乘支持向量机(LSSVM) |
| 英文关键词: |
| 基金项目: |
| 作者 | 单位 | | 周开军 | 中南大学信息科学与工程学院 | | 阳春华 | 中南大学信息科学与工程学院 | | 牟学民 | 中南大学信息科学与工程学院 | | 桂卫华 | 中南大学信息科学与工程学院 |
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| 中文摘要: |
| 针对矿物浮选过程中的一类回收率预测问题，提出了一种基于泡沫图像特征提取的预测算法。该算法采用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立预测模型，通过施密特正交化对核矩阵进行简约，利用核偏最小二乘方法(KPLS)进行LSSVM参数辨识，以此构造具有稀疏性的LSSVM，有效地减小了算法的计算复杂度。为检验模型泛化及预测能力，为多个泡沫特征信息引入预测模型，采用泡沫图像特征提取方法提取泡沫颜色、速度、尺寸、承载量及破碎率特征。实验结果表明，该预测算法对浮选回收率具有良好预测效果。 |
| 英文摘要: |
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