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基于贝叶斯推理的浮选过程中操作参数调整方法及装置与流程

2025-10-08 16:00:02 395次浏览

技术特征:

1.一种基于贝叶斯推理的浮选过程中操作参数调整方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述历史案例的问题属性和解属性,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述计算各所述历史案例的问题属性与当前查询案例的问题属性的相似度分数之前,所述方法还包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算各历史案例的问题属性与当前查询案例的问题属性的相似度分数,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述最相似历史案例的问题属性和解属性与所述近邻相似历史案例的问题属性和解属性构建增量数据库,包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述增量数据库训练贝叶斯网络模型,包括:

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据浮选经验知识确定贝叶斯网络模型结构,包括:

8.一种基于贝叶斯推理的浮选过程中操作参数调整装置,其特征在于,所述装置包括:

9.一种电子设备,其特征在于,包括存储器以及处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序在所述处理器运行时执行权利要求1至7中任一项所述的基于贝叶斯推理的浮选过程中操作参数调整方法。

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其存储有计算机程序,所述计算机程序在处理器上运行时执行权利要求1至7中任一项所述的基于贝叶斯推理的浮选过程中操作参数调整方法。


技术总结
本申请提供了一种基于贝叶斯推理的浮选过程中操作参数调整方法及装置,属于浮选控制领域。其中方法包括:得到最相似历史案例以及预设数量的近邻相似历史案例;计算当前查询案例的问题属性与最相似历史案例的解属性之差,得到粗操作调整解;根据增量数据库训练贝叶斯网络模型,并将当前查询案例的问题属性增量数据输入训练后的贝叶斯网络模型,获得细操作调整解;根据粗操作调整解与细操作调整解,获取目标操作调整解。本申请通过最相似案例得到粗操作调整解,通过增量数据库训练贝叶斯网络模型得到细操作调整解,最终得到目标操作调整解的方法,确保了浮选过程中,操作参数的准确和及时的调整。

技术研发人员:王庆凯,邹国斌,王旭,李康,闫浩,张海洋,刘猛
受保护的技术使用者:矿冶科技集团有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/11/28
文档序号 : 【 40162613 】

技术研发人员:王庆凯,邹国斌,王旭,李康,闫浩,张海洋,刘猛
技术所有人:矿冶科技集团有限公司

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王庆凯邹国斌王旭李康闫浩张海洋刘猛矿冶科技集团有限公司
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