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人工神经BP网络预测露天采场爆堆矿石质量的方法

QUALITY PREDICTION OF BLASTING MUCKPILE ORE IN OPEN PIT BY ARTIFICIAL NEURAL BP NETWORK

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【作者】 郝全明邢万芳

【Author】 Hao Quanming (Baotou Institute of Iron & Steel Technology·Baotou 014010) Xing Wanfang (Changchun Gold Research Institute·Changchun 130012)

【机构】 包头钢铁学院长春黄金研究院 包头014010长春130012

【摘要】 露天矿采场的矿石质量数据预测控制的准确程度直接影响着矿石质量的利用 ,它是矿石质量管理的原始数据 ,是输出矿石质量能否稳定和均匀的前提和保证。人工神经BP网络控制预测露天矿采场爆堆的矿石质量 ,既可减轻目前人工爆堆取样的劳动强度 ,又可减少大量的化验费用

【Abstract】 The precision of ore quality prediction in open pit imposes a direct impact on the comprehensive usage of ore.It is the original data for ore quality management,and perquisite & guarantee of the stability and evenness of output ore.Quality prediction of blasting muckpile ore in open pit by artificial neural BP network can not only lighten the labor intensity of manual blasting muckpile sampling,but also reduce substantially the lab cost.

  • 【文献出处】 中国矿业 ,China Mining Magazine , 编辑部邮箱 ,2003年07期
  • 【分类号】TP183
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】142
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