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酸法地浸浸出液铀浓度神经网络预测模型的研究

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摘要

影响酸法地浸浸出液铀浓度的因素很多,采用传统方法难以建立精确的数学模型,或模型预测精度不高.在揭示浸出液铀浓度混沌特性的基础上,利用混沌特性处理输入样本及确定神经网络结构,将神经网络与改进型遗传算法结合,构建了基于改进型遗传算法的浸出液铀浓度神经网络预测模型.

著录项

来源
《矿冶工程》 |2007年第4期|17-20|共4页
作者
雷林; 雷泽勇;
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作者单位

南华大学;

城市建设学院;

湖南;

衡阳;

421001;

南华大学;

机械工程学院;

湖南;

衡阳;

421001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类特殊选矿;
关键词
酸法地浸; 铀浸出; 改进遗传算法; 神经网络; 浸出液浓度预测模型;

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