摘要
本发明公开了一种通用的选矿过程快速预测系统,包括数据预处理模块,数据转换模块,特征融合模块,模型构建模块,使用特征融合模块输出作为输入,输出最终预测结果:该模块通过联合使用多种常规机器学习模型构建混合模型,以实现针对不同任务,构建有针对性的模型,从而提高预测精度;全局优化模块,由参数生成器、深度神经网络构成,用于统筹其余模块,对各模块中的参数进行优化,以获得最佳的预测精度。发明通过结合传统机器学习技术以及最新的深度学习模型,构建了适用于选矿过程不同环节的通用建模方法,实现了不同选矿环节一套算法的快速建模和预测,有利于企业降低开发和升级改造成本,推动选矿厂的智能化发展。
技术关键词
预测系统
样本
机器学习模型
数据转换模块
深度学习特征
深度神经网络
最佳参数组合
特征融合方法
深度学习模型
HSI颜色空间
通用建模方法
计算方法
多项式特征
截断奇异值
选矿环节
梯度提升机
灰度共生矩阵
线性回归模型
特征提取模型
系统为您推荐了相关专利信息
特征选择方法
入侵检测数据
冗余度
森林算法
节点
神经网络模型
深度强化学习模型
训练样本集
策略
网络负载信息
支持向量回归模型
残差数据
进化算法
训练集
累积分布函数