作　　者:
　　 韓敏芳 中國(guó)礦業(yè)大學(xué),北京校區(qū),北京
　　 王立剛 中國(guó)礦業(yè)大學(xué),北京校區(qū),北京
　　 彭蘇萍 中國(guó)礦業(yè)大學(xué),北京校區(qū),北京
作者簡(jiǎn)介: 彭蘇萍(1959-),男,江西萍鄉(xiāng)人,博士,教授,博士生導(dǎo)師,研究方向?yàn)閼?yīng)用沉積學(xué)、物探、工程地質(zhì)、煤田地質(zhì),出版專著3部,發(fā)表論文50余篇.

關(guān).鍵.詞: 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 粉煤灰, MATLAB程序, 除炭浮選

英文標(biāo)題: RBF neural network model for fly-ash decarbonization floatation
摘　　要: 利用MATLAB程序構(gòu)建徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),運(yùn)用計(jì)算機(jī)經(jīng)過517次訓(xùn)練學(xué)習(xí)后,可實(shí)現(xiàn)粉煤灰除炭浮選工藝產(chǎn)品結(jié)果預(yù)測(cè)和工藝參數(shù)確定,并通過試驗(yàn)驗(yàn)證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的計(jì)算結(jié)果.實(shí)踐表明,徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所映射的關(guān)系可達(dá)很高的精度,明顯優(yōu)于其他形式的數(shù)學(xué)模型.