一种基于宽度学习系统的增量式锌浮选工况判别方法

摘要

本发明公开了一种基于宽度学习系统的增量式锌浮选工况判别方法，包括以下步骤：首先提取泡沫图像特征，引入粗选槽入矿品位特征，针对两种特征采样频率不一致问题，采用最小二乘法拟合入矿品位使二者协调，解决了评价指标单一问题；然后将提取到的图像特征和入矿品位特征输入宽度学习系统构建基础模型；设置工况识别准确度阈值，当生产条件发生变化，识别准确度低于阈值时，向模型中加入新样本，根据有无新工况产生分别采用增加特征节点、增强节点数目和增加特征节点、增强节点、输出节点数目两种方式对模型进行更新，直到准确度大于阈值，采用增量学习方式无需从头训练全部数据，只对新增加的样本进行训练，缩短训练时间、节省计算资源。