一种基于多分支神经网络的稀土萃取模拟方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于多分支神经网络的稀土萃取模拟方法及系统，方法包括：获取稀土原始数据集并进行预处理，得到处理后的数据集；将处理后的数据集划分为训练集和测试集；根据训练集构建多分支神经网络模型；构建多分支神经网络模型的各个分支对应的独立损失优化函数；对各个分支对应的独立损失优化函数进行训练，当各个分支的独立损失优化函数均收敛到设定阈值时，停止训练，获得训练后的多分支神经网络模型；利用测试集对所述训练后的多分支神经网络模型进行模拟，当模拟精度达到设定精度时，停止模拟，获得最终的多分支神经网络模型；利用最终的多分支神经网络模型进行稀土萃取模拟。本发明提高了稀土萃取模拟的预测精度和准确性。