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基于MFOA优化BP神经网络的磨矿粒度软测量

杨刚  王建民  
【摘要】:针对磨矿过程中磨矿粒度难以在线实时检测的问题,提出了一种基于混沌粒子群(CPSO)改进果蝇算法(FOA)优化BP神经网络的方法,建立了磨矿粒度软测量模型。利用混沌搜索的遍历性和对初值的敏感性来提高FOA初始种群的多样性;为了减少适应度函数值更新过程中的盲目搜索,引入了粒子群算法(PSO)。然后利用改进后果蝇优化算法(MFOA)良好的全局寻优能力,自适应地调整BP神经网络的权值和阈值,提高了BP网络的收敛性能和测量精度。选取球磨机给矿量、给水量、磨机电流、分级机溢流浓度和螺旋分级机电流为辅助变量,构建MFOA-BP磨矿粒度软测量模型。研究表明,所构建的MFOA-BP模型鲁棒性强、测量精度较高。

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