为了探索硫化矿石的自燃倾向性评价新方法,尝试利用AHP-TOPSIS综合评判模型对新疆某高硫铜矿矿石的自燃倾向性进行评价。选取样品的氧化增重率、自热点和自燃点作为矿石自燃倾向性的3个主要影响因素,利用AHP法和TOPSIS法对这3个因素进行了分析,结果表明:利用AHP法得到这3种因素的权重分别为0.493、0.196、0.311;结合TOPSIS法,运用AHP-TOPSIS综合评判模型得到该矿矿石的自燃倾向性等级,评价结果符合矿山实际情况。

矿石数据集（包含4500张左右矿石图片） 矿石图片，均是网络上爬取获得。其中训练集包括“玄武岩”、“花岗岩”、“大理石”、“石英岩”、“煤”、“石灰石”、“砂岩”七种矿石图片。测试集包括24张相应的七种矿石图像。

本文主要运用非线性预测算法及数据处理相关知识，以矿石加工质量控制问题为研究对象，综合运用线性插值、BP神经网络和数据离散化等方法对问题给出求解的过程和结果。

目前对矿石加工的质量要求越来越高，因此需要在加工过程中对其进行质量测试，保证加工质量的准确度[1]。本文主要运用非线性预测算法及数据处理相关知识，以矿石加工质量控制问题为研究对象，综合运用线性插值、BP神经网络和数据离散化等方法对问题给出求解的过程和结果。 针对问题一，首先根据实际情况使用删除法或线性插值法对数据进行预处理。经过皮尔逊相关系数分析，计算指标A、B、C、D之间的相关性，根据计算结果所得的相关系数表可知，各指标之间不具有显著相关性。根据附件1中所给的数据以及对数据的处理结果，以系统调温区间的平均温度作为基数据，将产品质量和原矿参数按照基数据划分，得出产品质量、温度、原矿参数之间的一一对应关系。选择BP神经网络模型，以系统温度、原矿参数作为输入数据，产品质量作为输出数据，训练神经网络，得到系统温度、原矿参数和产品质量之间的关系。根据题目所给2022-01-23两组系统温度，选择当天原矿参数输入神经网络，输出产品质量结果。 针对问题二，同样采用BP神经网络模型。以原矿参数和产品质量为输入数据，系统温度为输出数据，训练神经网络，得到系统温度与原矿参数、产品质量的关系，根据问题2所

基于bp神经网络的矿石加工质量控制问题 摘要 本文主要研究温度等因素对矿石加工质量控制问题。提高矿石加工质量，对节约不可再生资源和能源，推动节能减排，助力“双碳”’目标的实现，具有重要的意义。 针对问题一，我们要实现在给定系统温度和原矿参数的情况下，预测可能性最大的产品的指标。由于在刚开始调温时，系统还未稳定，所以指标参数会有大幅度变化。因此我们要首先对附件一中的数据进行预处理，去除其中的不正常数据。同时，将系统一和系统二的温度，四个原矿参数作为输入，四个产品指标作为输出，利用bp神经网络训练它，用训练好的神经网络，来预测题目已知温度和原矿参数条件下的产品指标。最终得到结果为：80.9556、22.1783、10.6264、21.6435和78.3544、26.4780、13.5826、28.2638。 针对问题二，问题二与问题一的问法正好相反，要我们通过其他数据来预测系统一和系统二温度。也可以使用bp神经网络来求解。不同的是，问题二的模型应改为八输入二输出。最终得到的结果为：1757.2，389和1854.5,405.6。 针对问题三，同样可以采用BP神经网络预测模型来预测产

2022年五一赛B题一等奖论文，西南交通大学作品； 本文针对矿山加工质量控制问题进行研究，采用多元线性回归、BP 神经网络 预测、人工神经网络评价模型，旨在对矿石温度、指标、产品合格率做出预测。 针对问题四，在神经系统输出层中通过合格率给系统设定温度导出温度数据。 采用 Sobol 法进行敏感度分析，得出指标 B 的敏感性最大，A 和 C 次之，指标 D 的敏感性最小。利用 Matlab 计算系统设定温度的预测值与实际值的误差，发现误 差值较小，准确性较高，经计算得出合格率为 80%，满足要求，此时系统Ⅰ温度为 1329.27，系统Ⅱ温度为 884.00。

2022年五一赛B矿石加工质量控制一等奖--江苏师范大学做作品，仅供参考学习，博主版权所有。 本文针对影响矿产加工因素问题进行研究，采用多元线性回归等模型，旨在为矿产 加工提出最优方案。 针对问题一，采用回归分析分别对质量指标 A、B、C、D 与系统温度、原矿参数的 六个因素建立多元线性回归模型

2022年五一数学建模联赛B题成品，自己做的参赛论文，代码数据都在，有任何问题可以咨询我，可以学习参考和作业使用。原创成品欲购从速

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