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基于迭代LS-SVM生物氧化提金预处理工艺参数优化算法的研究.pdf
2012
2012年5月 贵金属 May
Metals
第33卷第2期Precious V01.33,No.2
基于迭代LS—SVM生物氧化提金预处理工艺
参数优化算法的研究
高丙朋,南新元。魏霞
(新疆大学电气工程学院,乌鲁木齐830049)
摘要:支持向量机(SVM)是一种新的具有优越特性的机器学习算法、最小二乘法支持向量机(Ls
优化存在着一些问题。通过引入送代算法和KS—SVM对生物氧化提金预处理工艺参数离线数据
进行参数预测相结合完成工艺参数的优化,此方法计算量相对较小,易于掌握,为企业生产提供了
一个相对可靠的理论支持。
关键词:冶金技术;生物氧化;优化;迭代法;LS—SVM;提金率
中图分类号:TP273文献标识码:A 文章编号:1004—0676(2012)02一0040—04
on ofProcessParametersforGold
OptimizationAlgorithm
Study
ExtractionPretreatmentBasedonIterativeLS—SVM
GAO Xia
Bingpeng,NANXinyuan.WEI
(The ofElectric 830049,China)
College Engineering.Xi“iangUniversity.Urmuq
vector anewmachine with
Abstract:The machine(SVM)is superiorfeatures.
support learningalgorithm
thedirect
and least an of useofconven-
the SVM(LS—SVM)is SVM,but
squares improvedalgorithm
for ofbio—oxidation of extractionhas
tionalLS—SVM
optimization pretreatmentprocessparametersgold
some introducesalliterative andLS—SVMcombinedwithoffline
problems.Thepresentpaper algorithm
data for of ofbio·-oxidation of extraction.
optimizationprocessparameters pretreatmentgold
prediction
amountofthis
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