基于贝叶斯推理的浮选过程中操作参数调整方法及装置

本申请提供了一种基于贝叶斯推理的浮选过程中操作参数调整方法及装置，属于浮选控制领域。其中方法包括：得到最相似历史案例以及预设数量的近邻相似历史案例；计算当前查询案例的问题属性与最相似历史案例的解属性之差，得到粗操作调整解；根据增量数据库训练贝叶斯网络模型，并将当前查询案例的问题属性增量数据输入训练后的贝叶斯网络模型，获得细操作调整解；根据粗操作调整解与细操作调整解，获取目标操作调整解。本申请通过最相似案例得到粗操作调整解，通过增量数据库训练贝叶斯网络模型得到细操作调整解，最终得到目标操作调整解的方法，确保了浮选过程中，操作参数的准确和及时的调整。