文摘
英文文摘
第一章 绪论
1.1 课题背景与研究意义
1.2 泡沫浮选数字图像处理技术研究现状
1.3 PH值的在线检测及控制研究现状
1.4 软测量技术及其研究现状
1.5 论文研究内容与结构安排
第二章 粗选工艺分析
2.1 粗选工艺概述
2.2 矿浆PH值对浮选效果的影响
2.3 浆PH值对碳酸钠加药量的反映
2.4 泡沫图像和矿浆PH值的关系
2.5 本章小结
第三章 粗选槽泡沫图像主要特征选取
3.1 粗选槽泡沫图像特征提取
3.1.1 泡沫图像静态特征提取
3.1.2 泡沫图像动态特征提取
3.2 样本获取及预处理
3.2.1 样本获取
3.2.2 样本选择
3.2.3 样本标准化
3.2.4 样本去噪
3.3 样本主要特征选取
3.3.1 基于现场经验的主要特征选取
3.3.2 基于相关分析的主要特征选取
3.3.3 基于主元分析的主要特征选取
3.3.4 基于核主元分析的主要特征选取
3.3.5 样本特征选取方法比较
3.4 本章小结
第四章 基于混合神经网络的PH值软测量模型
4.1 基于BP和RBF的混合神经网络模型
4.1.1 BP神经网络模型
4.1.2 RBF神经网络模型
4.1.3 基于BP和RBF的混合神经网络模型
4.2 基于自适应遗传算法的PH值软测量模型参数优化
4.2.1 遗传算法基本原理
4.2.2 自适应遗传算法
4.2.3 基于自适应遗传算法的软测量模型参数优化
4.3 PH值软测量模型的工业应用
4.3.1 软测量模型的建立
4.3.2 软测量模型的在线修正及应用
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间主要研究成果