基于DE-SVM算法的淘洗機(jī)選礦過程優(yōu)化研究

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摘要：研究了基于差分進(jìn)化算法（DE）和支持向量機(jī)（SVM）的混合算法在淘洗機(jī)選礦過程中的應(yīng)用。針對選礦過程中淘洗機(jī)選礦質(zhì)量差、效率低等問題，提出了DE-SVM算法，并構(gòu)建了相應(yīng)的選礦質(zhì)量預(yù)測模型。試驗結(jié)果表明，DE-SVM算法的平均預(yù)測準(zhǔn)確率和預(yù)測精準(zhǔn)率分別為93.7 %和95.6 %，基于該算法的淘洗機(jī)選礦質(zhì)量預(yù)測模型的預(yù)測精礦回收率和預(yù)測精礦品位絕對誤差分別為98.4 %和0.309 %。（剩余7159字）