本文主要研究内容
作者任助理,王李管,贾明涛（2019）在《基于粒子群优化算法和ANFIS的矿体品位插值》一文中研究指出：地质模型在矿产勘探与开发中具有重要作用,但在矿山生产实践中,由于成本和技术等诸多因素影响,很难获得整个区块的地质数据,而且传统插值方法依靠经验确定参数有很大局限性。提出将粒子群优化算法(PSO)和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)应用到矿体品位插值中,利用粒子群优化算法的快速搜索能力,神经网络的学习机制和模糊系统的语言推理能力等优势构建PSO-ANFIS品位插值模型,并借助MATLAB生成571组样本数据作为输入空间对模型进行训练,其中每一个训练样本由待估点三维坐标及真实值和其周围8个样品点组成,最后用训练后的PSO-ANFIS模型对待估点进行品位插值,并与距离幂次反比插值法进行对比,其均方根误差(RMSE)提高了近15%,验证了该模型的可行性和有效性。
Abstract
de zhi mo xing zai kuang chan kan tan yu kai fa zhong ju you chong yao zuo yong ,dan zai kuang shan sheng chan shi jian zhong ,you yu cheng ben he ji shu deng zhu duo yin su ying xiang ,hen nan huo de zheng ge ou kuai de de zhi shu ju ,er ju chuan tong cha zhi fang fa yi kao jing yan que ding can shu you hen da ju xian xing 。di chu jiang li zi qun you hua suan fa (PSO)he zi kuo ying shen jing mo hu tui li ji tong (ANFIS)ying yong dao kuang ti pin wei cha zhi zhong ,li yong li zi qun you hua suan fa de kuai su sou suo neng li ,shen jing wang lao de xue xi ji zhi he mo hu ji tong de yu yan tui li neng li deng you shi gou jian PSO-ANFISpin wei cha zhi mo xing ,bing jie zhu MATLABsheng cheng 571zu yang ben shu ju zuo wei shu ru kong jian dui mo xing jin hang xun lian ,ji zhong mei yi ge xun lian yang ben you dai gu dian san wei zuo biao ji zhen shi zhi he ji zhou wei 8ge yang pin dian zu cheng ,zui hou yong xun lian hou de PSO-ANFISmo xing dui dai gu dian jin hang pin wei cha zhi ,bing yu ju li mi ci fan bi cha zhi fa jin hang dui bi ,ji jun fang gen wu cha (RMSE)di gao le jin 15%,yan zheng le gai mo xing de ke hang xing he you xiao xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自中国有色金属学报的任助理,王李管,贾明涛，发表于刊物中国有色金属学报2019年01期论文，是一篇关于矿石品位论文,空间插值论文,粒子群优化算法论文,自适应模糊神经推理系统论文,优化论文,中国有色金属学报2019年01期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自中国有色金属学报2019年01期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：矿石品位论文; 空间插值论文; 粒子群优化算法论文; 自适应模糊神经推理系统论文; 优化论文; 中国有色金属学报2019年01期论文;