摘要
本申请实施例提供一种浮选全流程瓶颈工艺识别方法及系统,所述方法在获取操作数据后,可以从操作数据中提取可行性特征、鲁棒性特征以及敏感性特征。再基于提取的操作特征计算匹配度指标与可调性指标等评价指标。再根据操作数据与领域知识构建基于先验模型辅助的PI‑PNN指标定性预测模型,以及基于所建立的预测模型,对浮选工艺进行指标边际贡献值计算,从而识别瓶颈工艺变量或瓶颈工艺组合。所述方法能够有效预测工艺参数对流程质量指标的定性影响,降低实际现场无效调试过程中产生的成本,使得改造过程有据可依,缓解决策的盲目性。
技术关键词
变量
敏感性特征
鲁棒性特征
建立预测模型
瓶颈
指标
数据
浮选矿物
算法模型
参数
识别方法
函数拟合方法
神经网络框架
信息熵
周期
特征提取模块
浮选工艺
识别系统
识别模块
系统为您推荐了相关专利信息
位置估计方法
辅助定位信息
变异策略
位置更新
接收机