泡沫图像驱动的RBF神经网络精煤灰分预测模型

本文主要探讨了在现代煤泥浮选自动化生产中，传统燃烧法测定精煤灰分的方法存在的局限性，尤其是在满足连续、高效生产需求方面的不足。为了克服这一问题，研究者们提出了一种创新的精煤灰分预测模型，即基于径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network, RBFNN)的方法。 首先，研究团队针对浮选过程中产生的泡沫图像进行预处理，去除噪声，以获取更清晰、准确的图像信息。这是因为在泡沫中，灰分含量与泡沫的特性密切相关，通过图像分析可以捕捉到这些特征。图像处理技术在此扮演了关键角色，它确保了后续分析的精度。 接着，引入MIV值评价法（Mean Intensity Value，平均强度值）来评估影响精煤灰分的各种特征。MIV值作为一种有效的特征选择工具，能够筛选出那些对灰分预测最有影响力的视觉参数，从而提高模型的预测精度和效率。 在特征选择和处理后，研究者利用径向基神经网络构建灰分预测模型。RBFNN以其非线性映射能力和自适应学习能力，能够在大量数据中发现潜在的复杂关系，使得灰分预测更为精确。相比于传统的BP神经网络（Backpropagation Neural Network），RBFNN在保持准确性的同时，可能具有更快的训练速度和更好的泛化性能。 最后，作者通过将基于RBFNN的灰分预测模型与BP神经网络的结果进行对比，验证了RBFNN在预测精煤灰分方面的优势。实验结果显示，基于泡沫图像和RBFNN的模型在预测精度、稳定性以及响应时间上表现更优，这对于提升煤泥浮选过程的自动化水平具有重要意义。 总结来说，本文的核心贡献在于开发了一种基于径向基神经网络的浮选精煤灰分预测模型，该模型利用图像处理技术和特征选择方法，结合RBFNN的强大建模能力，为实现煤炭工业的智能化生产提供了有效工具。通过与传统方法的比较，证实了这种方法在精煤灰分预测上的实际应用价值。