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基于AHP-TOPSIS评判模型的硫化
矿石
自燃倾向性评价
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。
2024-01-11 11:05:27
188KB
层次分析法
逼近理想解排序法
硫化矿石
自燃倾向性
1
矿石
数据集(包含4500张左右
矿石
图片)
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。
2023-05-27 21:44:19
179.82MB
矿石
数据集
图片
深度学习
1
2022五一杯B题 基于BP神经网络的
矿石
加工质量控制问题
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。
2022-10-21 09:04:01
784KB
五一杯
数学建模
BP神经网络
矿石加工
2022五一杯B题 基于BP神经网络的
矿石
加工质量控制问题.docx
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
2022-08-12 09:04:01
861KB
数学建模
五一杯
1
2022五一数学建模杯——基于bp神经网络的
矿石
加工质量控制问题
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
2022-07-20 14:02:13
2.6MB
数学建模
1
2022年五一赛B
矿石
加工质量控制一等奖-西南交通.pdf
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。
2022-06-21 13:05:04
678KB
2022年五一赛
矿山加工质量控制
一等奖
优秀论文
2022年五一赛B
矿石
加工质量控制一等奖--江苏师范大学.pdf
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
2022-06-21 13:05:04
871KB
2022年五一赛B
矿石加工质量控制
一等奖优秀论文
线性回归
2022年五一杯B题
矿石
加工质量控制问题
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
2022-06-03 20:05:44
1.05MB
矿石加工质量问题
五一杯B题
数学建模
MATLAB
基于物流一体化的我国进口铁
矿石
海运系统研究.doc
基于物流一体化的我国进口铁
矿石
海运系统研究.doc
2022-06-01 09:01:07
1.49MB
互联网
简繁双语通用型矿山
矿石
设备网站源码 机械五金设备企业网站pbootcms模板
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矿石
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矿石
设备网站源码 机械五金设备企业网站pbootcms模板
2022-05-16 14:06:09
7.12MB
pbootcms
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