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申请/专利权人：沈阳隆基智能技术研究有限公司
摘要：公开一种基于线性回归结合随机配置网络的矿石元素品位检测方法，包括：将获取的矿石中的待测元素的特征X射线强度值输入训练好的一元线性回归模型，得到待测元素的初始品位估计值；将待测元素的特征X射线强度值和筛选出的m种干扰元素的特征X射线强度值输入训练好的随机配置网络算法模型，得到待测元素的品位估计值的校正补偿值；将待测元素的品位估计值和所述待测元素的品位估计值的校正补偿值相加，输出的两者之和即为待测元素的最终品位估计值，从而得到矿石元素品位检测结果。该方法引入线性回归模型结合随机配置网络算法模型分析基体元素互相影响所致误差，相较于传统经验分析拟合结果更加准确，相较于基本参数法的仪器对选矿现场环境适用性更强。
主权项：1.一种基于线性回归结合随机配置网络的矿石元素品位检测方法，其特征在于，包括：将获取的矿石中的待测元素的特征X射线强度值输入训练好的一元线性回归模型，得到所述待测元素的初始品位估计值；将待测元素的特征X射线强度值和筛选出的m种干扰元素的特征X射线强度值输入训练好的随机配置网络算法模型，得到所述待测元素的品位估计值的校正补偿值；将所述待测元素的品位估计值和所述待测元素的品位估计值的校正补偿值相加，输出的两者之和即为待测元素的最终品位估计值，从而得到矿石元素品位检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳隆基智能技术研究有限公司 基于线性回归结合随机配置网络的矿石元素品位检测方法
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